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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法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：CN121457694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511563120.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法是由汪昕;李贲;王菲;刘菁雯;孔明威设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于露天金属矿山开采技术领域，公开一种基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法。针对传统露天矿运输系统效率低、协同性差的问题，本方案首先，建立短程转载衔接系统实现矿岩快速集运，其次，采用可移动式破碎站进行原位破碎作业，最后，通过大倾角连续提升装置完成矿石大倾角运输。在智能决策层面，提出多算法融合的智能优化体系——采用蜣螂优化算法改进的深度神经网络DBO‑DNN构建运输系统工艺性能预测模型，将生产调度建模为混合整数规划问题并运用遗传算法GA求解。该集成化方案可使运输系统综合效能提升，破碎站搬迁频次降低，为露天金属矿连续化开采提供了具备自主决策能力的智能运输工艺模式。

本发明授权基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三阶段协同运输与智能优化的矿山运输工艺优化方法，其特征在于，包括三阶段协同运输工艺架构和智能决策系统；三阶段协同运输工艺架构提供矿石运输与破碎的连续流程，智能决策系统通过预测和优化生产调度与破碎站搬迁，为三阶段协同运输工艺架构提供决策支持； 所述三阶段协同运输工艺架构：基于矿体的几何形态、地质特征、开采技术、设备选择和运输条件，将开采区域按照“区段-块段-条带”自上而下层级划分，并构建由短程转载模块、移动破碎模块与大倾角提运模块组成的连续运输系统，所述短程转载模块配置电动矿卡进行矿岩集运，所述移动破碎模块采用半移动破碎站进行原位破碎作业，所述大倾角提运模块通过带式输送机完成矿石大倾角运输； 所述智能决策系统：基于蜣螂优化算法改进深度神经网络DNN构建DBO-DNN运输系统性能预测模型，将生产调度与破碎站搬迁建模为混合整数规划问题；通过将DBO-DNN运输系统性能预测模型的输出作为数据输入，并结合改进型遗传算法进行求解，从而实现对运输系统的优化； 数学模型建立包括：以最大化总利润为目标建立三维时空约束下的多目标优化函数： 1以最大化总利润为目标函数，以开采量限制、运输能力限制、破碎机负荷限制、逐年开采率约束、选矿最大处理能力限制、开采顺序约束、破碎站搬迁约束为约束条件，将移动破碎连续运输工艺最佳生产调度计划、破碎站最佳搬迁计划表述为整数规划，基于所述DBO-DNN运输系统性能预测模型建立能同时进行生产调度和破碎站搬迁优化的数学模型： 目标函数： 式中，Z表示总价值，T表示矿山的生命周期年限，N表示条带的总数量，H表示层级的总数； nt 表示时间段条带的总价值： 式中，表示条带中块体的总数；st表示块体时间段的总价值： 式中，为块体的体积，Gr表示块体的品位，表示块体的密度，表示贫化率，表示回收率，UP表示单位品位价格，表示折现率； ：表示在时间段t是否开采条带n，1表示开采，0表示不开采； 为条带n在t时间段从h层的破碎站运输费用: ：表示条带n在时间段t使用的输送机是否在h层，1表示在，0表示不在； C Rh表示h层级的搬迁成本：； C R为基础成本，α是随着层级增加而增加的单位成本系数，随着h的增大，搬迁成本会逐渐增高； ：表示时间段t破碎站是否搬迁至h层，1表示搬迁，0表示不搬迁； λ表示碳排放控制权重，e表示采用SMIPCC系统单位矿石运输所产生的碳排放量； 表示条带n的总质量：，其中，表示块体s的质量； 设置3类约束条件：条带开采量约束、破碎站处理能力约束、破碎站搬迁约束；采用改进型遗传算法求解，染色体分为运输和搬迁决策两个基因段；通过初始化、适应度评估、改进轮盘赌选择、交叉和变异操作，动态调整优化；种群更新包括精英保留和竞争替换；终止条件为最大迭代次数200代或连续20代适应度改进小于0.1%，输出最优方案、负载分布图和收敛曲线。

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