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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司;中国地质大学(北京)申请的专利基于多源数据异构的TBM卡机风险识别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：CN121051600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511598256.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多源数据异构的TBM卡机风险识别方法及系统是由张世殊;唐明阳;陈炜韬;薛翊国;张子晗;渠敬凯设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据异构的TBM卡机风险识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多源数据异构的TBM卡机风险识别方法及系统，旨在解决现有方法存在准确性较差的问题，方案主要包括：在TBM施工过程中，实时获取多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理；基于地质风险识别模型获得地质风险概率；基于设备状态分析模型获得设备风险概率；基于施工工艺参数分析模型获得工艺适配性风险概率；基于环境影响评估模型获得环境诱发卡机概率；对地质风险概率、设备风险概率、工艺适配性风险概率和环境诱发卡机概率进行加权求和，并基于强化学习的权重分配模块动态优化各概率的权重，获得综合卡机风险值，根据所述综合卡机风险值识别卡机风险。本发明提高了TBM卡机风险识别的准确性。

本发明授权基于多源数据异构的TBM卡机风险识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据异构的TBM卡机风险识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在TBM施工过程中，实时获取多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，所述多源异构数据包括地质数据、设备运行数据、施工工艺参数和环境数据； 基于地质风险识别模型，从所述地质数据中提取地质风险特征，提取过程中利用注意力机制用于动态提升关键风险区域的特征权重，并根据所述地质风险特征获得地质风险概率；所述地质风险识别模型为引入注意力机制的卷积神经网络； 基于设备状态分析模型，从所述设备运行数据对应的时序数据中提取设备运行数据的时序依赖关系，利用自注意力机制根据时序依赖关系计算注意力权重，并将所述注意力权重映射为设备风险概率；所述设备状态分析模型包括双向门控循环单元和Transformer； 基于施工工艺参数分析模型，从所述施工工艺参数中提取时序变化规律，生成实际工艺曲线，计算实际工艺曲线与正常工艺曲线之间的偏差，并根据所述偏差获得工艺适配性风险概率；所述施工工艺参数分析模型包括引入自编码器的长短期记忆网络； 基于环境影响评估模型，将所述环境数据对应的时序数据转换为特征矩阵，从所述特征矩阵中提取环境异常特征，根据所述环境异常特征获得环境诱发卡机概率；所述环境影响评估模型包括引入迁移学习模块的胶囊网络； 对所述地质风险概率、设备风险概率、工艺适配性风险概率和环境诱发卡机概率进行加权求和，并基于强化学习的权重分配模块动态优化各概率的权重，获得综合卡机风险值，根据所述综合卡机风险值识别卡机风险。

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国电建集团成都勘测设计研究院有限公司;中国地质大学(北京)，其通讯地址为：610072 四川省成都市青羊区浣花北路1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”。

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