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龙图腾网获悉同济大学申请的专利用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策系统及其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：CN120996988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511020464.3，技术领域涉及：G06Q50/08；该发明授权用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策系统及其方法是由何超;郭瀚;周顺华;姜玉婷;狄宏规;张小会;陕耀;刘延瑞设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策系统及其方法，系统包括信息采集系统、迭代优化状态实时评估系统和智能养护决策系统；首先通过数值计算等数据训练预设模型；运营实测数据训练反馈模型，加权两模型的输出结果获得隧道变形预测值；再建立经验交叠隧道安全评估体系和迭代优化评估体系，通过关联度智能实时分析对隧道状态、损伤、养护决策进行深度关联，实现隧道状态实时监测‑隧道损害实时捕捉‑隧道养护决策实时更新，对养护措施进行智能搭配，随后根据运营效果反馈迭代优化预测模型和安全评估体系。本发明实现了交叠盾构系统全生命周期整体服役性能的实时感知、智能诊断和维养，提升了交叠盾构隧道结构的长期服役品质。

本发明授权用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策系统及其方法在权利要求书中公布了：1.用于交叠盾构隧道系统的综合智能监测决策方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据以往工程监测数据，建立数值模型获取数值模拟数据，解析模型获取计算数据，将所述计算数据作为训练数据； S2、构建基于LSTM模型的预设模型，使用所述训练数据作为预设模型中LSTM模型的输入变量，对预设模型进行训练从而获得预设算法，初步预测隧道的变形趋势，给出隧道智能养护的初期决策； S3、采集交叠区隧道结构内力、新旧隧道病害数据及隧道结构振动数据，得到实时监测数据，所述实时监测数据分为状态类信息和功能损害类信息，对所述实时监测数据进行归一化处理； S4、构建基于反馈算法的LSTM模型的反馈模型，以归一化处理后的实时监测数据的变化不断迭代更新反馈模型的训练结果而构成反馈算法；采用实时反馈机制，以归一化处理后的实时监测数据作为反馈模型中LSTM模型的输入变量，训练反馈模型，根据最新的实时监测数据不断调整反馈模型中LSTM模型的输入特征，以固定长度的时间窗口计算隧道变形与各监测变量之间的相关性，在每个时间窗口内，使用spearman相关系数，计算监测变量与隧道变形之间的相关性，选择相关性高的特征作为反馈模型中LSTM模型的输入特征；将预设模型输出的预测结果和反馈模型输出的预测结果进行组合，输出最终隧道变形预测值，根据养护措施和隧道状态的关联度给出隧道智能养护决策；所述反馈算法实际监测运维过程中隧道实时应力、位移数据以及图像识别隧道的运营状态，不断迭代反馈，通过迭代反馈对隧道变形的影响因素权重不断调整，更新隧道智能养护决策； S5、根据大量实际工程数据建立经验交叠隧道安全评估体系，结合经验交叠隧道安全评估体系和所述实时监测数据、预设模型和反馈模型预测的隧道变形趋势、基于时间维度上的关联度建立迭代优化评估体系，所述迭代优化评估体系通过所述经验交叠隧道安全评估体系以及监测系统中各个单一指标的内在联系，利用关联度分析对实际隧道运营状态类信息和功能损害类信息进行时间上的深度关联度，在运营周期内不断修正，从而不断迭代更新所述经验交叠隧道安全评估体系进行优化，形成交叠隧道结构综合健康度评估体系； S6、根据交叠隧道结构综合健康度评估体系对隧道状态进行评估，根据隧道状态养护决策关联度对隧道养护决策智能搭配；随着隧道运营，实时进行隧道状态和隧道养护决策关联度的对应迭代，交叠隧道结构综合健康度评估体系和最终的隧道智能养护决策也不断迭代优化。

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