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龍圖騰網獲悉陜西地礦九0八環境地質有限公司申請的專利深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120340204B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510666846.7，技術領域涉及：G08B21/10；該發明授權深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法是由王康;吳廣濤;李燕;吳飛;元佳飛;白皓;梁超;鄧志群;謝祖鋒;楊超奇;趙競哲;白孝斌;陳世敏;許南南設計研發完成，并于2025-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法在說明書摘要公布了：本申請提供了一種深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法，包括：基于靜態地質參數，對獲取到的實時地質數據進行動態滲透修正計算，生成動態滲透率張量；基于動態滲透率張量，對獲取到的降水序列數據進行滲透滯后感知的累積計算，生成多層級累積雨量；通過地質相容性約束的跨層級注意力機制，對多層級累積雨量與動態滲透率張量進行特征融合，生成跨層級協同特征；基于跨層級協同特征與土體安全系數，通過多層感知機生成層級化災害觸發概率矩陣；基于靜態地質參數對層級化災害觸發概率矩陣進行動態加權，輸出地質災害預警數據。采用本方法可以實現多層級預警模型與地質動態響應的深度融合，提高地質災害預警的準確性。

本發明授權深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法在權利要求書中公布了：1.一種深度學習驅動的多層級地質災害降水預警方法，其特征在于，所述方法包括： 基于靜態地質參數，對獲取到的實時地質數據進行動態滲透修正計算，生成動態滲透率張量；其中，所述實時地質數據包括土壤含水量和孔隙水壓力，所述靜態地質參數包括飽和滲透系數、殘余含水量、飽和含水量和巖土抗剪強度參數； 基于所述動態滲透率張量，對獲取到的降水序列數據進行滲透滯后感知的累積計算，生成多層級累積雨量； 通過地質相容性約束的跨層級注意力機制，對所述多層級累積雨量與動態滲透率張量進行特征融合，生成跨層級協同特征； 基于所述跨層級協同特征與土體安全系數，通過多層感知機生成層級化災害觸發概率矩陣；其中，所述土體安全系數用于量化土體的穩定性； 基于所述靜態地質參數對所述層級化災害觸發概率矩陣進行動態加權，輸出地質災害預警數據； 其中，所述基于靜態地質參數，對獲取到的實時地質數據進行動態滲透修正計算，生成動態滲透率張量，包括： 獲取地質單元編碼表，基于所述靜態地質參數中的地質單元邊界矢量，對每個空間網格匹配巖土類型編碼，通過查表生成空間分布的巖土孔隙結構參數； 通過以下公式，生成所述動態滲透率張量； ； 其中，為所述動態滲透率張量，為所述飽和滲透系數，為所述飽和含水量，為所述殘余含水量，為所述土壤含水量，為預設經驗修正系數，為所述巖土孔隙結構參數； 所述基于所述靜態地質參數對所述層級化災害觸發概率矩陣進行動態加權，輸出地質災害預警數據，包括： 基于所述地質單元邊界矢量和所述巖土類型編碼，對目標區域進行災害敏感度分區劃分，得到災害敏感度掩膜；其中，所述災害敏感度掩膜用于標記不同巖土類型區域的災害易發性等級； 基于所述災害敏感度掩膜和所述巖土抗剪強度參數，生成動態加權系數矩陣； 對所述層級化災害觸發概率矩陣的短期子矩陣、中期子矩陣和長期子矩陣，分別與所述動態加權系數矩陣進行逐元素乘積運算，生成加權后的層級化概率子矩陣； 對所述層級化概率子矩陣進行空間疊加計算，生成預警概率分布圖，并基于預設概率閾值劃分預警等級，輸出地質災害預警數據。

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