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龙图腾网获悉宁波舟山港舟山港务有限公司;宁波港信息通信有限公司申请的专利一种大数据驱动的散杂货码头管理优化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：CN120125125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510599730.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种大数据驱动的散杂货码头管理优化方法及系统是由王金璟;杨国平;刘炳;张馨尹;殷仲凯;陈悦;叶政艺;李卫雄;吴雨齐;张凯舟;方珂琛;杨煜真;贺征宇;胡玉洁;杜宇吉;黄鹤;陆煜涛;刘洲豪;鲁世立;鲁舟凯;张光裕设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据驱动的散杂货码头管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大数据驱动的散杂货码头管理优化方法及系统，涉及码头管理技术领域，其技术要点为：通过散杂货码头多维数据的融合，构建数字化孪生模型，实现散杂货码头运营的智能化管理，在此过程中，通过对环境监测数据和设备状态数据分别进行建模分析，获得环境安全系数和设备健康系数；构建环境安全系数－设备健康系数－时刻的三维曲线，获取在Y轴、Z轴所在平面上运动轨迹和移动方向，基于DTW算法，将运动轨迹与预设形状图像比对分析，以定义驱动状态；预设约束条件，将多维管理特征与约束条件判定分析，获得判定结果，并输出优化结果；实现散杂货码头从被动响应到主动优化、从经验驱动到数据驱动、从局部管控到全局智能的技术跨越。

本发明授权一种大数据驱动的散杂货码头管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大数据驱动的散杂货码头管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过物联网终端设备实时采集散杂货码头作业信息，包括货物属性数据、设备状态数据、环境监测数据以及船舶运输数据； 其中，货物属性数据至少包括货物类型、货物位置以及堆叠高度；设备状态数据至少包括故障频率、维修时长以及运行时长；环境监测数据至少包括风速、能见度及潮汐波动值；船舶运输数据至少包括船舶密度、航速偏离度及队列长度； 对散杂货码头作业信息时空对齐和特征融合，构建数字化孪生模型，并提取出待分析的多维管理特征； 其中，构建数字孪生模型的过程，包括： 对环境监测数据和设备状态数据分别建模分析，获得环境安全系数和设备健康系数： 设定公式：获得环境安全系数； 式中，H1表示环境安全系数，wind表示风速，fog表示能见度，tide表示潮汐波动值，β1、β2以及β3均表示权重系数，且β1+β2+β3=1，β1、β2以及β3均大于0； 设定公式：获得设备健康系数； 式中，H2表示设备健康系数，frequency表示故障频率，t_repair表示维修时长，t_run表示运行时长； 构建环境安全系数－设备健康系数－时刻的三维曲线，获取在Y轴、Z轴所在平面上运动轨迹和移动方向，基于DTW算法，将运动轨迹与预设形状图像比对分析，以定义驱动状态： 将运动轨迹与预设形状图像比对分析，包括： 当运动轨迹呈圆形状，表示轨迹稳定在理想安全域内，判定驱动状态为平衡模式； 当运动轨迹呈椭圆螺旋状，表示环境与设备状态周期性波动且轻度偏离理想曲线位置，判定驱动状态为预警模式； 当运动轨迹呈指数衰减状，表示单参数恶化导致安全裕度下降且中度偏离理想曲线位置，判定驱动状态为风险模式； 当运动轨迹呈双曲线状，表示多参数失控引发系统性风险且重度偏离理想曲线位置，判定驱动状态为危急模式； 基于船舶运输数据，对船舶密度、航速偏离度及队列长度加权融合，得到拥堵因子，判断高避让状态或低避让状态，在高避让状态下采用改进蚁群算法调整船舶运输路径； 基于驱动状态构建散杂货物的节点对关系，并对货物属性数据和设备作业轨迹匹配关联，建立作业时空坐标系，对货物位置、设备作业轨迹进行四维时空编码，采用图卷积网络提取设备间拓扑关系特征，通过注意力机制融合货物属性数据与环境监测数据，生成码头作业时空约束矩阵，并提取出多维管理特征，且多维管理特征包括但不限于环境安全系数、设备健康系数、驱动状态、拥堵因子； 预设约束条件，将多维管理特征与约束条件判定分析，获得判定结果，并输出优化结果；其中，判定结果包括第一判定结果和第二判定结果，约束条件包括：判定作业冲突操作的第一约束和判定作业协同调度的第二约束； 其中，将多维管理特征与预设的约束条件对比分析，获得判定结果的步骤，包括： 判定多维管理特征是否满足第一约束，获得第一判定结果； 其中，第一约束包括作业冲突约束，具体为：基于动态阈值进行单一规则的约束和改进的DTW算法进行整体规则的约束； 当第一判定结果满足第一约束，判定多维管理特征是否满足第二约束，获得第二判定结果；反之，输出第二优化结果，且第二优化结果为数据修正结果； 若第二判定结果满足第二约束，获得第一优化结果，且第一优化结果为作业协同调度成功； 其中，判定是否满足第二约束的步骤中，包括： 基于散杂货码头的物理布局和作业流程，将散杂货码头划分为若干作业区域，包括装卸区、堆存区、运输通道及设备调度区； 调取对货物属性数据和设备作业轨迹匹配的关联关系，构建不同协同方向之间的关联度，且关联度依据余弦相似度进行获取，并评估装卸—堆存，堆存—运输，运输—设备的协同性，按照协同性设置相应的优先级，以此进行资源动态调度，并向数据库调取对应裕度，获得综合裕度；其中，协同方向包括装卸—堆存，堆存—运输，运输—设备，且每个协同方向的优先级影响其关联的两个作业区域； 其中，综合裕度的计算公式为： ； 式中，表示综合裕度，z表示不同作业区域，Rz表示任一作业区域的裕度，表示任一工作区域被协同方向影响，且Prm表示任一协同方向m的优先级，θz是任一作业区域的裕度阈值，ωz表示不同作业区域对应的权重系数，且ωz＞0。

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