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龙图腾网获悉中交一公局第五工程有限公司;中交一公局集团有限公司申请的专利一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控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：CN120739533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511152041.7，技术领域涉及：E21D9/093；该发明授权一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控系统是由毛冲;强思翰;孙玉进;刘子为;孙战军;邸学军;刘新娜;杨硕博放;王禹皓;李小明设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程智能建造技术领域，公开了本发明公开了一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控系统，包括：高精度多源感知网络，用于全面采集实时掘进数据与前方地质信息；TBM‑地质环境数字孪生体，基于高保真物理仿真与数据同化技术，对掘进短期趋势进行预测；以及多模态深度学习协同决策模块，该模块深度融合实时与预测数据，并通过基于帕累托优化的网络权衡掘进多重冲突目标，生成最优参数解集。系统通过参数动态适配与自适应学习模块执行决策并形成闭环反馈，持续优化自身模型与知识库。本发明将TBM掘进从被动响应转变为主动预判，显著提升了复杂工况下的决策精准度、施工安全性与综合掘进效率，并具备持续进化的能力。

本发明授权一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控系统在权利要求书中公布了：1.一种硬岩TBM盾构机辅助掘进参数动态适配调控系统，其特征在于，包括： 高精度多源感知网络，用于实时采集硬岩TBM盾构机的运行参数、刀具状态参数以及地质环境参数； TBM‑地质环境数字孪生体，用于接收所述高精度多源感知网络采集的数据，并基于一内置的高保真物理仿真模型，对TBM掘进的短期趋势进行实时推演和预测，输出包含预测掘进效果和潜在风险的预测数据； 多模态深度学习协同决策模块，用于接收所述TBM‑地质环境数字孪生体输出的预测数据以及所述高精度多源感知网络采集的实时数据，通过对多模态数据进行特征融合和多目标优化，生成一组动态适配的掘进参数组合； 参数动态适配与自适应学习模块，用于从所述动态适配的掘进参数组合中选择一最佳参数组合以实时调控TBM，并基于实际掘进效果，对所述TBM‑地质环境数字孪生体和所述多模态深度学习协同决策模块进行反馈更新，形成闭环自适应学习； 所述TBM‑地质环境数字孪生体内置的高保真物理仿真模型是基于有限元分析和离散元法构建的，能够模拟TBM刀具破岩过程、刀盘受力分布和刀具磨损演化；并且，所述TBM‑地质环境数字孪生体利用所述高精度多源感知网络采集的实时数据，对所述高保真物理仿真模型进行在线校正和状态更新； 所述系统还包括故障模式图谱，所述故障模式图谱以图结构存储历史掘进过程中的故障类型、关联的地质条件、掘进参数、传感器异常模式以及处理措施； 所述参数动态适配与自适应学习模块基于实际掘进效果进行反馈更新的具体方式为： 将实际掘进效果数据反馈给所述TBM‑地质环境数字孪生体以修正其高保真物理仿真模型，反馈给所述多模态深度学习协同决策模块以优化其决策能力，并且，当发生新的故障事件时，将该事件及其处理方式更新至所述故障模式图谱。

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