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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法、系统、存储介质及设备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：CN121167534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511705784.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法、系统、存储介质及设备是由姚志宾;徐哲;赵振江;毕鑫;冀先锐;陈松;张伟;胡磊;熊永润;康富淇设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法、系统、存储介质及设备，涉及TBM隧道灾害监测及预警技术领域。方法包括：构建TBM掘进数据－微震数据－隧道灾害知识库；对大语言模型进行领域知识建模，得到灾害机理分析大模型；建立数据流样本库；构建基于Transformer的时间序列超前预测模型；实时采集数据流；将实时采集数据流输入时间序列预测模型，预测掌子面前方的数据流；将实时预测的掌子面前方数据流输入灾害机理分析大模型进行预测，得到超前预测结果。本发明通过将领域知识与大模型深度融合，能够超前、实时地识别掌子面前方围岩破坏类型，为TBM安全、高效掘进提供精准的灾害预警和决策支持。

本发明授权一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的TBM隧道灾害类型超前识别方法，其特征在于，包括： S1、根据TBM掘进参数特征和微震数据特征与隧道灾害类型之间的映射关系，构建TBM掘进数据－微震数据－隧道灾害知识库； S2、基于TBM掘进数据－微震数据－隧道灾害知识库对大语言模型进行领域知识建模，得到根据TBM掘进参数特征和微震数据特征对隧道灾害类型进行预测的灾害机理分析大模型； S3、建立包含不同类型隧道灾害的TBM掘进参数数据流和微震监测数据流的数据流样本库； S4、构建基于Transformer的时间序列超前预测模型，通过数据流样本库对时间序列超前预测模型进行训练，得到训练好的时间序列超前预测模型； S5、实时采集TBM掘进参数数据流和微震监测数据流，并进行预处理； S6、将实时采集TBM掘进参数数据流和微震监测数据流输入基于Transformer的时间序列预测模型，超前预测掌子面前方一定距离内的TBM掘进参数数据流和微震监测数据流； S7、将实时预测的掌子面前方TBM掘进参数数据流和微震监测数据流输入灾害机理分析大模型进行预测，得到包含推理过程的掌子面前方隧道灾害类型的超前预测结果。

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