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龙图腾网获悉四川省地质大数据中心申请的专利基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法及系统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：CN121543995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610063607.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法及系统是由雷传扬;文辉;罗海金;龚政;王晓刚;杨显华;王静;袁宏;赵宇豪设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及矿产勘查技术领域，尤其是涉及基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法及系统。该方法包括：获取冻土层矿产的地表多模态数据，基于地表多模态数据，分析地表嗜甲烷细菌群落结构与冻土呼吸气体在矿产上方冻土层的相互作用，得到冻土微生物‑气体耦合信息集；基于冻土微生物‑气体耦合信息集，通过LLM生成器模拟气体在非均质冻土中的运移路径，将运移路径与矿产类型关联映射，得到矿产特征推断集；基于矿产特征推断集，通过判别器定位甲烷渗漏与微生物热点区，生成网格采样‑定点深挖协同决策，并输出最小化侵入作业的多模态矿产预测智能体协同日志。实现了精准靶区定位与最小环境侵入的平衡，提升了矿产预测的可靠性。

本发明授权基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LLM动态感知的多模态矿产预测智能体协同方法，其特征在于，包括： 获取冻土层矿产的地表多模态数据，基于所述地表多模态数据，分析地表嗜甲烷细菌群落结构与冻土呼吸气体在矿产上方冻土层的相互作用，得到冻土微生物-气体耦合信息集； 基于所述冻土微生物-气体耦合信息集，通过LLM生成器模拟气体在非均质冻土中的运移路径，将所述运移路径与矿产类型关联映射，得到矿产特征推断集； 基于所述矿产特征推断集，通过判别器定位甲烷渗漏与微生物热点区，生成网格采样-定点深挖协同决策，并输出最小化侵入作业的多模态矿产预测智能体协同日志； 所述基于所述地表多模态数据，分析地表嗜甲烷细菌群落结构与冻土呼吸气体在矿产上方冻土层的相互作用，得到冻土微生物-气体耦合信息集，包括： 所述地表多模态数据包括地表甲烷浓度数据、嗜甲烷微生物分布数据； 基于所述地表甲烷浓度数据，分析地表甲烷在空间上的扩散脉络与时间上的波动节律，识别出持续演化规律的甲烷异常特征，得到地表甲烷动态异常信息； 基于所述嗜甲烷微生物分布数据，分析嗜甲烷微生物种群丰度与代谢潜能的协同变化，识别出对气体变化响应灵敏且代谢功能活跃的嗜甲烷微生物群落特征，得到地表嗜甲烷细菌群落响应信息； 基于所述地表甲烷动态异常信息，结合所述地表嗜甲烷细菌群落响应信息，分析甲烷异常与嗜甲烷微生物响应在空间位置与变化趋势上的双向作用，得到所述冻土微生物-气体耦合信息集； 所述分析甲烷异常与嗜甲烷微生物响应在空间位置与变化趋势上的双向作用，得到所述冻土微生物-气体耦合信息集，包括： 基于所述甲烷异常特征，结合所述嗜甲烷微生物群落特征，通过空间叠置，分析具有稳定源头指向性的甲烷异常区域与具有突出代谢维持功能的嗜甲烷微生物热点区域在空间位置上的重合程度，得到空间匹配度信息； 基于甲烷波动时间节律信息，结合所述地表嗜甲烷细菌群落响应信息，通过相位耦合分析，分析甲烷浓度规律性波动的相位与嗜甲烷微生物群落代谢功能活跃度变化的相位在时间趋势上的协同程度，得到趋势协同度信息； 基于所述空间匹配度信息，结合所述趋势协同度信息，通过互反馈机制识别，分析甲烷异常的空间扩散脉络受对应位置嗜甲烷微生物代谢活动的调制，以及嗜甲烷微生物群落的代谢响应趋势受对应甲烷浓度波动节律的驱动，从而识别出气体运移路径与嗜甲烷微生物代谢热点之间存在稳定相互指示与增强作用的耦合单元，得到所述冻土微生物-气体耦合信息集； 所述通过LLM生成器模拟气体在非均质冻土中的运移路径，将所述运移路径与矿产类型关联映射，得到矿产特征推断集，包括： 基于所述耦合单元，分析不同耦合单元在空间上的排列指向与强度梯度，生成从嗜甲烷微生物热点反向追溯至气体潜在源头的初始运移趋势网络； 基于所述初始运移趋势网络，根据非均质冻土层的地质结构先验知识，分析地质界面与裂隙网络对气体运移趋势的影响，在所述初始运移趋势网络中筛选并强化符合地质约束的优势通道，形成修正后的气体运移路径； 基于所述气体运移路径，根据不同类型矿产在形成或蚀变过程中伴生的特征气体指纹知识，分析路径上气体-微生物耦合强度的变化模式与所述矿产类型的对应关系，得到所述矿产特征推断集。

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