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龙图腾网获悉西安煤科透明地质科技有限公司申请的专利一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测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：CN121544836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610049295.4，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测方法是由杨辉;晏俊生;冀康;刘再斌;李鹏;范涛;巨朝晖设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测方法，属于煤矿瓦斯防治领域，包括：采集得到煤层瓦斯赋存的影响因素组成的样本集U，并对其进行预处理，得到样本集，并对其按比例划分，得到训练集、验证集和测试集；将训练集分成多个样本集；构建XGBoost模型，以第n个样本集为输入，以实际煤层瓦斯含量为输出，对XGBoost模型进行训练，得到第n个煤层瓦斯含量预测模型；通过三维地质模型计算煤层瓦斯赋存的影响因素，综合考虑地质构造特征和煤层顶底板岩性特征，采用贝叶斯优化算法对XGBoost模型的超参数进行自适应搜索，解决了传统瓦斯含量预测方法多依赖静态地质参数无法实现复杂地质条件下瓦斯赋存状态的实时预测的技术问题。

本发明授权一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化XGBoost的煤层瓦斯含量动态预测方法，基于三维地质模型，所述三维地质模型包括断层面模型和地层模型；其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，采集得到煤层瓦斯赋存的影响因素组成的样本集U，并对其进行预处理，得到样本集，并对其按比例划分，得到训练集、验证集和测试集；将训练集分成多个样本集； 所述煤层瓦斯赋存的影响因素包括地质构造特征和煤层顶底板特征； 所述地质构造特征包括断层分布和褶皱分布； 所述煤层顶底板特征包括煤层厚度、上覆基岩厚度、煤层埋深、煤层到延安组顶界面砂泥岩比、煤层顶底板泥岩厚度和煤层顶板20m范围内泥岩厚度； 步骤二，构建XGBoost模型，以第n个样本集为输入，以实际煤层瓦斯含量为输出，对XGBoost模型进行训练，得到第n个煤层瓦斯含量预测模型；其中，采用贝叶斯方法进行优化； 步骤三，将验证集输入第n个煤层瓦斯含量预测模型，得到预测煤层瓦斯含量，采用K交叉验证方法验证该预测煤层瓦斯含量与该验证集对应的实际煤层瓦斯含量的误差率；将测试集输入第n个煤层瓦斯含量预测模型，得到预测煤层瓦斯含量，采用该预测煤层瓦斯含量和该测试集对应的实际煤层瓦斯含量计算得到决定系数； 步骤四，选出误差率最小且决定系数最接近1对应的煤层瓦斯含量预测模型，将其作为最终煤层瓦斯含量预测模型； 步骤五，对煤层空间进行网格剖分，得到煤层空间的空间位置集合； 步骤六，采用三维地质模型计算得到空间位置集合中的空间位置的煤层瓦斯赋存的影响因素； 所述煤层瓦斯赋存的影响因素包括地质构造特征和煤层顶底板特征； 所述地质构造特征包括断层分布和褶皱分布； 所述煤层顶底板特征包括煤层厚度、上覆基岩厚度、煤层埋深、煤层到延安组顶界面砂泥岩比、煤层顶底板泥岩厚度和煤层顶板20m范围内泥岩厚度； 步骤七，将步骤六得到的空间位置集合中的空间位置的煤层瓦斯赋存的影响因素输入至最终煤层瓦斯含量预测模型，得到空间位置的煤层瓦斯含量； 步骤八，实时测定回采过程中的煤岩层性质，根据煤岩层性质更新三维地质模型的建模参数，返回步骤六。

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