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龙图腾网获悉江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心);河海大学申请的专利基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险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：CN119784161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510267079.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险方法是由熊磊;甘磊;刘智;周清勇;张宏伟设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险方法在说明书摘要公布了：本发明基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险方法，包括：获取土石堤坝渗漏点；采集土石堤坝渗漏点受力数据，输入预警模型中，输出渗漏点预警值；获取渗漏点水流流速数据及水流携带物的冲击力数据，结合渗漏点预警值输入渗漏点危险预警模型，输出渗漏点危险值；通过渗漏点优先级模型实时优先级封堵排序；获取封堵后的土石堤坝渗漏点受力数据，采集封堵渗漏点实时流速及水流携带物冲击力，输入至预构建封堵模型中，输出封堵受力值，通过预设阈值库确定封堵渗漏点脱离预警。本发明实现了针对土石堤坝渗漏点不同情况的紧急程度，合理安排抢险资源的优先级顺序，实现了高效的快速抢险。

本发明授权基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险方法在权利要求书中公布了：1.基于多模型协同的土石堤坝渗漏险情抢险方法，其特征在于，包括： 获取至少一个或多个土石堤坝渗漏点； 采集土石堤坝渗漏点受力数据，输入至预构建的预警模型中，输出渗漏点预警值； 获取土石堤坝渗漏点流域区中的当前水流流速数据及水流携带物的冲击力数据，结合渗漏点预警值输入渗漏点危险预警模型，输出渗漏点危险值； 通过渗漏点优先级模型获取渗漏点危险值，进行实时优先级封堵排序； 获取封堵后的土石堤坝渗漏点受力数据，采集封堵渗漏点实时流速及水流携带物冲击力，输入至预构建封堵模型中，输出封堵受力值，通过预设阈值库确定封堵渗漏点脱离预警； 实时输出至少一个土石堤坝渗漏点的渗漏点危险值，调整土石堤坝渗漏点优先级顺序，进行优先级的土石堤坝渗漏点抢险； 其中，所述获取渗漏点危险值进行设定三种及以上等级阈值区间，通过对应等级阈值区间实现不同类别，封堵类型包括但不限于灌浆、土工膜沙袋和膨胀球； 所述通过预警模型输出渗漏点预警值，具体包括： 获取土石堤坝正常状况下和渗漏状况下的堤坝受力数据，进行预处理，提取特征参数；其中预处理包括去除异常值和填补缺失值； 通过特征参数，利用逻辑回归算法构建初始预警模型，公式为：，其中为选取的特征参数，为选取的特征参数系数，为截距，为土石堤坝出现渗漏点风险的概率； 利用土石堤坝正常状况下和渗漏状况下的堤坝受力数据的特征参数进行训练，通过最大似然估计法确定逻辑回归算法中的特征参数系数，迭代训练满足验证要求，形成预警模型，输出渗漏点预警值； 所述渗漏点危险预警模型的构建，具体包括： 获取水流流速数据、水流携带物的冲击力数据，进行预处理，提取特征参数； 将特征参数进行划分为训练集、验证集和测试集； 将训练集数据输入随机森林模型中进行训练，从训练集中有放回地随机抽取样本，构建决策树的训练子集，不断重复，达到预设的最大深度或节点样本数小于最小样本数； 将决策树加入到随机森林模型，多轮训练，形成初始渗漏点危险预警模型； 将验证集和测试集输入至初始渗漏点危险预警模型中，进行性能评估，调整初始渗漏点危险预警模型参数，形成渗漏点危险预警模型； 所述渗漏点优先级模型获取渗漏点危险预警模型输出的渗漏点危险值，进行危险值从高到低进行排序，形成第一危险值序列；所述渗漏点优先级模型通过获取渗漏点的位置信息，按照堤坝结构关键点进行排序，形成第二危险值序列；构建渗漏点关联框架，将第一危险值序列中的渗漏点危险值作为节点，将第二危险值序列的渗漏点关键点的位置信息赋予重要信息，通过蚁群算法遍历渗漏点关联框架，根据渗漏点关联框架路径上的信息素浓度选择下一个节点，多轮迭代，形成目标渗漏点优先级顺序。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心);河海大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市北京东路1038号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。