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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法及装置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：CN121276620B 。

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：202511854737.4，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法及装置是由何本国;李红普;冯夏庭;林波;关嘉华;赵洪业设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法及装置，涉及信号识别技术领域，包括:获取岩体破裂微震事件；基于微震源定位算法对岩体破裂微震事件与岩爆孕育进行空间定位筛选，得到微震信号；根据岩体破裂微震事件的岩爆发生时间对微震信号进行岩爆信号筛选，得到候选信号；基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建改进融合模型，将微震信号输入到改进融合模型中进行增量训练，得到优化深度模型；将候选信号输入到优化深度模型中进行岩爆微震信号分类，得到微震信号类别。本发明解决了预测结果出现偏差的问题。

本发明授权一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种隧道轴向链式岩爆全过程的微震信号识别方法，其特征在于，包括： 获取岩体破裂微震事件； 基于微震源定位算法对所述岩体破裂微震事件与岩爆孕育进行空间定位筛选，得到微震信号； 根据所述岩体破裂微震事件的岩爆发生时间对所述微震信号进行岩爆信号筛选，得到候选信号； 基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建改进融合模型，将所述微震信号输入到改进融合模型中进行增量训练，得到优化深度模型； 其中，所述优化深度模型的具体获取方式，包括： 基于卷积神经网络中的可变形卷积，通过对岩爆过程中上一循环破裂面倾角对破裂方向产生的破裂方向偏差进行自学习，输出初始特征图； 将所述初始特征图输入到不同卷积核大小的卷积神经网络中，通过提取微震信号在不同频段上的局部特征，得到多尺度频域特征； 将所述多尺度频域特征输入到位置编码注意力下的双向长短期记忆网络中进行强化沿隧道轴线方向的特征权重，得到方向敏感特征向量； 基于双向长短期记忆网络对所述方向敏感特征向量进行建模，得到改进融合模型； 根据快速傅里叶变换对所述岩体破裂微震事件中的信号进行特征提取，结合时域特征和能量特征进行构建，得到多维度特征集； 将所述多维度特征集输入到所述改进融合模型进行增量训练，得到增量模型； 将实时采集到的微震信号输入到所述增量模型中进行监测，得到实时岩爆监测结果； 基于所述实时岩爆监测结果与真实标签的差异进行交叉验证并校准，通过校准后的数据对所述增量模型进行参数微调，得到优化深度模型； 将所述候选信号输入到所述优化深度模型中进行岩爆微震信号分类，得到微震信号类别。

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