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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模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：CN116342798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310163260.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模方法是由丁雨淋;朱庆;杨滨如;吴浩宇设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模方法，包括如下步骤：首先输入多源超前预报数据，并依据这些数据建立不同不良地质体的预测规则。然后建立初始不良地质点并依据综合预报体系给地质点赋予属性值。根据已开挖数据训练得到的SVM不良地质分类器作用于这些初始不良地质点得到不同类别的地质点，据点的几何范围建立隐式曲面模型并实现模型的局部自适应更新，形成更新后的三维不良地质体模型。本发明结合全局径向基函数和隐式布尔计算的建模方法，以及通过局部自适应更新，动态构建不良地质体的三维模型不仅给超前支护带来给直观的判断，也方便了后续的相关地质分析，还能加载到前端平台中统一管理，使隧道施工整个流程更完整。

本发明授权一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超前预报数据的隧道不良地质体三维建模方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据多源超前预报数据建立不同不良地质体的预测规则； S2、构建三维实验范围，并将三维实验范围划分为多个连续体素单元，将每个体素单元的中点作为初始不良地质点； S3、根据预测规则对初始不良地质点赋予多源超前预报数据的属性值，得到带有属性值的初始不良地质点数据； S4、将已开挖隧道段的超前预报数据分为训练集和测试集，进行SVM训练，建立不同不良地质类别的SVM分类器； S5、将实验范围带有属性值的每个初始不良地质点经过SVM分类器，得到初始点所属的不良地质类别； S6、根据识别出的同一类别不良地质点分布，用凸包将分布相近的地质点包围，构建初步地质体三维几何范围，并在凸包的每个面上随机生成大量离散点； S7、根据离散点建立全局径向基隐函数，并用MarchingCube算法对该隐函数进行可视化生成对应的隐式曲面模型；具体包括如下： S71、根据稀疏点云和法向点云，对凸包上的稀疏点云数量设为N，选择一个约束点为中心，其余点到该点的距离设为，为了保证插值矩阵可逆，添加一个线性无关的多项式函数； 此时全局径向基函数表达式为；其中，函数为径向基函数，函数的已知条件是N个离散点的三维坐标，待求解参数为以及,,,共N+4个，为保证隐式曲面光滑，径向基函数必须是属于Beppo-Levi空间，需要满足约束条件，最终需要求解的N+4维的线性方程组如下： ； 将上述线性方程组简写为A·x=y； S72、首先在python中，求得矩阵A四个部分的子矩阵，采用np.hstack函数和np.vstack函数对四个子矩阵拼接得到完整的矩阵A，同理得到列向量y； S73、采用Intel核心数学库求解此线性方程组，求解函数为LAPACKE_dsysv，输入步骤S72的矩阵A和列向量y，求解得到系数向量x； S74、采用MarchingCube算法对求得的隐函数进行可视化，首先将一个空间区域划分为许多大小相等的体素，计算等值面与体素的交点，并连接成三角网格，形成可视化三维不良地质隐式曲面模型； S8、局部动态自适应更新，得到更新后的隐式曲面模型； S9、将更新的隐式曲面模型再代入到步骤S7中，形成更新后的三维不良地质体模型。

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