中建七局第六建筑有限公司;中国建筑第七工程局有限公司;大连交通大学张延年获国家专利权
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龙图腾网获悉中建七局第六建筑有限公司;中国建筑第七工程局有限公司;大连交通大学申请的专利复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策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:CN121390918B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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:202511960806.X,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策方法是由张延年;陈湘生;陈秉智;赵民航;黄延铮;汪青杰;李兴盛;夏长青;赵攀;叶友林;倪芃芃;周榆国;贺晶晶;严淦;林向阳;邱运军;党西锋;刘美霞;华波;杨益;韩佳彤;李召波设计研发完成,并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策方法在说明书摘要公布了:本发明属于隧道施工地质灾害防治技术领域,公开了复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策方法,包括以下步骤:采集并融合多源地质数据,构建三维地质模型;生成灾害源风险动态评估与处治方案;基于流固耦合相似理论,采用物理模型试验对初步处治方案进行验证,确定最优处治方案;执行最优处治方案,并对处治过程进行动态调控;处治后,通过后验数据评价处治效果,并将效果数据反馈至三维地质模型与知识库,实现模型的动态更新与决策系统的自我学习。本发明采用上述处治决策方法,解决了传统方法依赖经验、信息片面、处治粗放的问题,实现了对复杂地层灾害源的超前精准预报与精细化、个性化处治,显著提升了隧道施工的安全性与效率。
本发明授权复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策方法在权利要求书中公布了:1.复杂地层灾害源的融合多源数据的精细化处治决策方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1、综合多种物探方法以及地质钻探,采集施工区域的多源地质数据; 步骤S2、对获取的多源地质数据进行数据级、特征级和决策级融合,构建反映地层结构及灾害源空间分布的三维地质模型; 步骤S3、基于三维地质模型,通过数值模拟分析施工扰动下围岩与灾害源的响应,动态评估灾害风险等级;结合知识库与案例库,生成初步处治方案; 步骤S4、基于流固耦合相似理论,采用物理模型试验对初步处治方案进行验证,并根据试验结果对处治方案进行优化,确定最优处治方案,具体过程如下: 步骤S41、首先,基于流固耦合相似理论,采用物理模型试验对初步处治方案进行验证,具体过程如下: 步骤S411、基于流固耦合相似理论,计算出模型试验理想相似材料的目标力学参数; 步骤S412、采用CBCS型流固耦合相似材料,其组成包括:骨料、胶结剂、调节剂和拌和剂; 通过配比试验,确定最终配比,使制备出的相似材料其物理力学参数严格满足理想相似材料的目标力学参数值,保证模型与原型在力学和渗流行为上的相似度; 步骤S42、然后,构建物理模型试验系统,模拟富水岩溶地层盾构掘进与处治过程,具体包括: 步骤S421、采用模块化钢结构拼装三维可视化模型箱体,侧面设置多层可视化观测窗口;预留盾构机开挖入口,并确保其边界距离隧道洞径大于3倍,以消除边界效应; 步骤S422、建立复合式EPB盾构掘进模拟系统,具备刀盘旋转掘进、液压顶推、土压仓压力监测、双绞龙出土的功能;其掘进参数根据相似比进行设定和自动控制,实时采集记录; 步骤S423、基于三维地质模型确定的真实溶洞形态,采用3D打印技术,打印出与原型几何相似的灾害源模型; 步骤S424、构建水压智能调控与多元信息监测系统,使用水压加载装置与灾害源模型连接,施加并维持与原型水压相似的恒定水压力;在模型体内部位埋设微型土压力盒、渗压计、防水应变砖及光栅多点位移计,实时监测应力、渗压、应变和位移的演化;采用三维激光扫描仪对模型地表进行高频、非接触式扫描,构建整个地表在施工过程中的沉降云图;自动记录盾构机的所有掘进参数记录出土状态和突涌水发生的过程; 步骤S43、最后,处治方案的实施、验证与优化,具体包括: 步骤S431、试验实施: 首先,将生成的初步处治方案,在模型试验中执行;随后,启动盾构机,按照设定参数进行掘进,直至通过灾害源影响区; 步骤S432、方案验证: 在施加处治方案的前提下,进行掘进;通过对比处治前后的监测数据,来验证方案的可靠性; 步骤S433、方案优化与最优方案确定: 参数反演:若处治效果未完全达到预期,则根据试验中监测到的失效数据,反分析出处治方案的不足; 迭代优化:基于反分析结果,调整处治方案的参数,并重新进行试验验证; 步骤S5、在施工过程中,执行最优处治方案,并利用施工机械的实时参数与现场监测数据,对处治过程进行动态调控; 步骤S6、处治后,通过后验数据评价处治效果,并将效果数据反馈至三维地质模型与知识库,实现模型的动态更新与决策系统的自我学习。
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