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龍圖騰網獲悉山東科技大學申請的專利一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價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：CN120278562B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510766388.4，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價方法是由王坤;劉學生;黃楨諦;付彪設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價方法，屬于礦業工程技術領域，包括以下步驟：步驟1，收集水位響應數據作為基本數據集；步驟2，繪制基本數據集長觀孔水位日變曲線，構建深度學習訓練總數據集；步驟3，對深度學習訓練總數據集進行篩選，得到深度學習訓練數據集；步驟4，構建特征學習深度神經網絡模型，使用深度學習訓練數據集完成訓練；步驟5，待評價工作面回采過程中，利用特征學習深度神經網絡模型對周邊長觀孔水位日變曲線進行相關度分類；步驟6，對長觀孔水位與待評價工作面采動關聯度進行分階段評價。本發明根通過評估長觀孔水位波動與待評價工作面采動的關聯度，可以選擇出預警適用性更好的承壓含水層長觀孔。

本發明授權一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價方法在權利要求書中公布了：1.一種長觀孔水位與工作面采動關聯度評價方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，待評價工作面回采前，收集周邊相近條件已回采工作面作業過程與長觀孔水位響應監測數據作為基本數據集； 步驟2，繪制基本數據集長觀孔水位日變曲線，結合已回采工作面作業過程，將基本數據集長觀孔水位日變曲線標記為工作面采動強相關響應曲線和弱相關響應曲線，構建深度學習訓練總數據集； 步驟3，對深度學習訓練總數據集進行數據篩選，得到深度學習訓練數據集； 步驟4，構建特征學習深度神經網絡模型，使用深度學習訓練數據集完成訓練； 步驟5，待評價工作面回采過程中，利用特征學習深度神經網絡模型對周邊長觀孔水位日變曲線進行相關度分類； 步驟6，根據相關度分類結果，對長觀孔水位與待評價工作面采動關聯度進行分階段評價； 所述步驟1中，周邊相近條件已回采工作面為與待評價工作面位于同一煤礦或者同一礦區范圍內且開采煤層相同、承壓含水層相同、已安全回采的工作面；作業過程指已回采工作面回采期間每日的生產班與檢修班時間，待評價工作面的作業過程與已回采工作面的作業過程一致； 所述步驟2中，將基本數據集長觀孔水位日變曲線標記為工作面采動強相關響應曲線和弱相關響應曲線的方法為：在單日生產班采煤-檢修班停采過程中，當承壓含水層長觀孔水位日變曲線符合單日波動回升變化規律時，將該日變曲線標記為工作面采動強相關響應曲線，否則標記為工作面采動弱相關響應曲線； 單日波動回升變化規律為：生產班采煤時井下長觀孔水位下降，檢修班停采時井下長觀孔水位回升； 所述步驟6包括以下子步驟： 步驟61，根據煤層覆巖變化特征確定待評價工作面分階段評價時一個階段的回采距離值； 步驟62，在完成第j個階段的回采后，對長觀孔水位與待評價工作面第j個階段回采過程中采動關聯度進行分階段評價，其中j≥1，方法為： 對于每一個長觀孔，統計在第j個階段回采過程中其水位波動與工作面采動強相關響應的天數以及其水位波動與工作面采動弱相關響應的天數； 對于每一個長觀孔，統計其水位波動與工作面采動強相關響應的天數在第j個階段工作面正常回采天數中的占比； （1） 根據水位波動與工作面采動強相關響應的天數在工作面第j個階段回采天數中的占比劃分長觀孔水位與待評價工作面第j個階段回采過程中采動關聯度強弱； 所述步驟62中，占比≥70%的長觀孔，其與待評價工作面采動為強關聯，定義為Ⅰ級關聯度孔；占比40≤＜70%的長觀孔，其與待評價工作面采動為中等關聯，定義為Ⅱ級關聯度孔；占比＜40%的長觀孔，其與待評價工作面采動為弱關聯，定義為Ⅲ級關聯度孔。

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