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龙图腾网获悉中铁科学研究院集团有限公司;中铁西南科学研究院有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中铁十一局集团有限公司;中铁隧道局集团有限公司申请的专利一种隧道富水高压衬砌缺陷检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：CN120369722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510829614.9，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种隧道富水高压衬砌缺陷检测方法是由周斌;高军;温晓凯;林元铖;奉建军;曾荔;张雨青;高红兵;杨前;陈文健;杨军;秦念稳;薛惠玲;高麟玥;周晗;林佳瑞;李欣;白皓;史玉红;林晓设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道富水高压衬砌缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种隧道富水高压衬砌缺陷检测方法，包括：利用相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合，得到被测隧道的三维轮廓信息，利用隧道建模算法对所述三维轮廓信息进行处理，得到若干条模型条件，构建所述被测隧道的隧道轮廓模型，对所述隧道轮廓模型中的每一模型位置进行抗水压检测，得到每一所述模型位置对应的抗压值，在所述隧道轮廓模型中定位抗压值低于同模型区域的平均抗压值的隧道缺陷位置，识别所述隧道缺陷位置的实际位置坐标并进行显示，可以在建造隧道的过程中进行缺陷检测，以保障所建成的隧道能满足长期使用的需求。

本发明授权一种隧道富水高压衬砌缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种隧道富水高压衬砌缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合，得到被测隧道的三维轮廓信息； 步骤2：利用隧道建模算法对所述三维轮廓信息进行处理，得到若干条模型条件，构建所述被测隧道的隧道轮廓模型； 步骤3：对所述隧道轮廓模型中的每一模型位置进行抗水压检测，得到每一所述模型位置对应的抗压值； 步骤4：在所述隧道轮廓模型中定位抗压值低于同模型区域的平均抗压值的隧道缺陷位置，识别所述隧道缺陷位置的实际位置坐标并进行显示； 其中，同模型区域表示以一个模型位置为中心的九宫格范围； 所述步骤1，包括： 步骤11：控制所述激光雷达对所述被测隧道进行周期性测量，得到所述被测隧道的若干个周期隧道轮廓点云数据，利用所述相对定位算法分别对每一所述周期隧道轮廓点云数据进行数据对齐，得到每一所述周期轮廓点云数据对应的隧道对称轴； 步骤12：将所述隧道对称轴连接，得到所述被测隧道的虚拟中心轴，分别将每一所述周期隧道轮廓点云数据输入到所述虚拟中心轴对应的轴区域中，将同一中心轴点对应的若干个点云数据进行融合，得到每一所述中心轴点对应的融合数据； 步骤13：根据所述虚拟中心轴确定所述被测隧道的实时隧道长度，在所述虚拟中心轴中将相邻所述中心轴点对应的所述融合数据进行组合，得到所述被测隧道的若干个基础组合点和若干个对应的基础组合数据； 步骤14：将相邻的所述基础组合点对应的基础组合数据进行迭代组合，根据生成的迭代组合信息构建所述被测隧道的外观结构，将生成的迭代组合数据输入到所述外观结构中，生成所述被测隧道的三维轮廓信息； 所述步骤3，包括： 步骤31：获取所述被测隧道的环境数据，构建所述被测隧道的若干种面临环境特征，分别对每一所述面临环境特征进行水压分析得到若干种水压样本，分别将不同数量的所述水压样本进行组合，生成所述被测隧道的若干种检测水压分布信息； 步骤32：分别利用每一所述检测水压分布信息对所述隧道轮廓模型进行抗水压检测，得到每一所述模型位置对应的若干个检测值，基于每一所述检测水压分布信息对所述模型位置的施压值构建每一所述模型位置对应的施压-抗压线性图； 步骤33：利用1D卷积神经网络分别对每一所述施压-抗压线性图进行趋势分析，估测每一所述模型位置对应的隧道崩溃水压值，利用对应的所述施压-抗压线性图推导所述隧道崩溃水压值对应的抗压值，得到每一所述模型位置对应的抗压值。

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中铁科学研究院集团有限公司;中铁西南科学研究院有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中铁十一局集团有限公司;中铁隧道局集团有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区西月城街118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”。