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龙图腾网获悉中南大学申请的专利多模态融合的矿山微震能量评估方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121598328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610133630.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态融合的矿山微震能量评估方法、装置、设备及存储介质是由陈晓红;蔡诚成;安庆贤;张宇航;罗文杰;张高南设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合的矿山微震能量评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态融合的矿山微震能量评估方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对矿山区域采集的多模态信号进行预处理，获得初始波形特征向量和初始音频特征向量，基于各检波器的空间位置将初始波形特征向量与初始音频特征向量进行跨模态融合，输出融合模态特征，将各检波器的融合模态特征输入至图卷积网络进行聚合，获得微震事件的目标特征，基于目标特征对微震事件进行震源能量预测，通过多模态信号采集与跨模态融合，突破了单一信号监测的局限性，全面挖掘了微震事件的多模态关联特征，降低了干扰因素对评估结果的影响，结合图卷积网络的空间特征聚合能力，有效整合了多源数据的互补信息，显著提升了震源能量评估的精准度和稳定性。

本发明授权多模态融合的矿山微震能量评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合的矿山微震能量评估方法，其特征在于，所述多模态融合的矿山微震能量评估方法包括： 获取微震信号数据，所述微震信号数据包括多个检波器采集到的微震事件的多模态信号以及各检波器在矿山区域的空间位置，所述多模态信号包括波形图像信号和音频信号； 对所述多模态信号进行预处理，获得初始波形特征向量和初始音频特征向量； 基于各检波器的空间位置将各检波器的初始波形特征向量与初始音频特征向量进行跨模态融合，输出各检波器的融合模态特征； 基于微震事件以及各检波器的空间位置构建图卷积网络，并将各检波器的融合模态特征输入至所述图卷积网络进行聚合，获得微震事件的目标特征，所述图卷积网络中包括检波器节点和微震事件的震源节点； 基于目标特征对微震事件进行震源能量预测； 所述基于各检波器的空间位置将各检波器的初始波形特征向量与初始音频特征向量进行跨模态融合，输出各检波器的融合模态特征，包括： 基于各检波器的空间位置以及初步定位坐标确定各检波器与震源之间的初始预测距离，所述初步定位坐标基于矿山区域的三维速度模型以及纵波与横波的波走时差确定，参照如下公式： 其中，为检波器坐标，为微震事件的初步定位坐标，为欧几里得距离函数，为检波器与微震事件的震源之间的初始预测距离； 基于所述初始预测距离计算各检波器的传播时延，参照如下公式： 其中，为检波器与震源的传播时延，为介质中的等效波速； 根据多个频率对各检波器的空间位置的三维坐标进行编码，获得各检波器的空间位置编码； 将所述空间位置编码映射至模型所需维度，获得各检波器的位置编码向量； 基于波形跨模态交互特征、音频跨模态交互特征、所述位置编码向量、所述初始预测距离以及所述传播时延构建门控网络的输入向量，所述波形跨模态交互特征和音频跨模态交互特征是通过对初始波形特征向量与初始音频特征向量进行线性转换、跨模态共注意力分析以及残差连接获得； 将所述输入向量输入至门控网络，所述门控网络配置为通过多层感知机网络基于所述输入向量输出门控向量，所述门控向量的计算公式如下： 其中，和分别表示波形跨模态交互特征与音频跨模态交互特征，为检波器的位置编码向量，表示第个微震事件中第个检波器对应的门控向量，表示门控网络的多层感知机网络，表示Sigmoid激活函数； 基于所述门控向量将所述波形跨模态交互特征与所述音频跨模态交互特征进行跨模态融合，输出各检波器的融合模态特征，参照如下公式： 其中，为第个微震事件中第个检波器的融合模态特征，为逐元素相乘。

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