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龙图腾网获悉华能澜沧江水电股份有限公司;中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;中国科学院武汉岩土力学研究所;华能澜沧江上游水电有限公司申请的专利一种多源信息融合的岩石三维重构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：CN120707763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510877092.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种多源信息融合的岩石三维重构方法及系统是由程瑞林;董庆煊;陈鸿杰;龙益彬;孙家波;徐鼎平;王鹤鸣;江权;李嘉庆;吴银刚;江来;杨东设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源信息融合的岩石三维重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及岩石力学技术领域，公开了一种基于多源信息融合的岩石三维重构方法及系统，获取数据并进行预处理，通过3D‑CNN网络对融合特征向量进行空间特征学习，构建岩石细观损伤的三维体素模型；采用基于点云的三维重建算法，将融合后的图像数据转换为地下洞室围岩结构的点云模型，并基于隐式曲面重建算法，构建地下洞室围岩结构的数字孪生框架；将三维体素模型和数字孪生框架输出的特征参数作为输入，利用LSTM‑CNN融合模型输出最优的支护时机和支护参数；在地下工程施工过程中，实时采集围岩变形数据，采用深度确定性策略梯度算法实时调整支护方案；本发明能够提高复杂地质条件下支护设计的科学性与时效性。

本发明授权一种多源信息融合的岩石三维重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源信息融合的岩石三维重构方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取岩石的CT扫描数据、声发射信号、DIC变形场数据、钻孔成像图像和地质雷达数据，并进行预处理； 将预处理后的CT扫描数据、声发射信号和DIC变形场数据进行融合，通过3D-CNN网络对融合特征向量进行空间特征学习，构建岩石细观损伤的三维体素模型； 将预处理后的钻孔成像图像和地质雷达数据进行融合，采用基于点云的三维重建算法，将融合后的图像数据转换为地下洞室围岩结构的点云模型，并基于隐式曲面重建算法，构建地下洞室围岩结构的数字孪生框架； 将三维体素模型和数字孪生框架输出的特征参数作为输入，利用LSTM-CNN融合模型输出最优的支护时机和支护参数； 在地下工程施工过程中，实时采集围岩变形数据，采用深度确定性策略梯度算法实时调整支护方案； 所述将预处理后的CT扫描数据、声发射信号和DIC变形场数据进行融合，包括： 将预处理后的CT扫描数据、声发射信号、DIC变形场数据转换数据特征向量，并添加位置编码，输入Transformer编码器； Transformer编码器中采用8组自注意力，每组注意力头独立计算三种模态数据的Q-K-V矩阵，通过点积运算得到两两数据之间的相关性； 在自注意力计算后，对自注意力的输出特征进行层归一化，通过残差连接将Transformer编码器的输入添加到输出特征中； 经过自注意力和层归一化的融合特征，通过两层全连接层提取跨模态融合后的高阶特征，经过Transformer编码器的多层处理，输出融合特征向量； 所述将三维体素模型和数字孪生框架输出的特征参数作为输入，利用LSTM-CNN融合模型输出最优的支护时机和支护参数，包括： 将三维体素模型和数字孪生框架输出的特征参数经过预处理和拼接，得到混合特征向量，作为LSTM-CNN融合模型的输入； CNN分支通过3×3卷积核扫描裂隙分布张量，识别围岩结构中的典型空间模式，输出64通道的空间特征图，通过最大池化层将局部特征聚合为全局结构描述，输出64×64的空间特征矩阵； LSTM分支先进行时间序列编码，再通过遗忘门、输入门和输出门捕捉弹性模量突降事件、识别黏聚力渐进衰减趋势和检测裂纹扩展速率的二阶导数，全连接层将LSTM的隐藏状态转换为64维的时序特征向量； 将CNN分支输出的空间特征矩阵展平为一维向量，与LSTM分支输出的时序特征向量进行串联，形成包含空间分布规律与时间演化趋势的综合特征向量； 输出层通过线性变换生成最终结果，得到最优的支护时机和支护参数。

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华能澜沧江水电股份有限公司;中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;中国科学院武汉岩土力学研究所;华能澜沧江上游水电有限公司，其通讯地址为：650000 云南省昆明市官渡区世纪城中路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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