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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于深度学习的隧道电阻率极化率联合反演梯度优化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：CN115577612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210932838.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的隧道电阻率极化率联合反演梯度优化方法是由蒋鹏;刘本超;汤宇婷;刘征宇;张永恒;蔡玉梅设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的隧道电阻率极化率联合反演梯度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的隧道电阻率极化率联合反演梯度优化方法，获取隧道三维地质数据；根据隧道三维地质数据以及预设的JointGradOptNet网络，得到隧道电阻率和极化率的联合反演梯度的优化预测结果；其中，JointGradOptNet网络的训练中，针对基于隧道前方常见的含水体构建隧道三维地质模型数据库，通过一次迭代的反演结果与初始均一地电模型的差得到网络的电阻率输入梯度与极化率输入梯度，通过地电模型与初始均一地电模型的差得到网络的电阻率目标梯度与极化率目标梯度；本发明实现了对隧道掌子面前方异常体较为精确的成像。

本发明授权基于深度学习的隧道电阻率极化率联合反演梯度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的隧道电阻率反演梯度优化方法，其特征在于：包括以下过程：获取隧道三维地质数据；根据隧道三维地质数据以及预设的GradOptNet网络，得到隧道电阻率反演梯度的优化预测结果；GradOptNet网络，包括：编码器和解码器；编码器包括四个conv-down块，每个conv-down块包括两个卷积操作和一个最大池化操作，每个卷积操作包括一个三维卷积操作、批标准化操作以及ReLU激活函数；解码器包括四个conv-up块，每个conv-up块首先通过一个三维转置卷积层对特征进行上采样，然后通过卷积层进行额外的两个公共三维卷积操作；解码器把编码器得到的全局信息进行上采样操作，得到与输入原始数据尺寸相同的预测结果，在解码过程中，通过短路连接将编码层获取的低层的局部信息引入到解码过程以将全局信息和局部信息结合；其中，GradOptNet网络的训练中，针对基于隧道前方常见的含水体构建隧道三维地质模型数据库，通过一次迭代的反演结果与初始均一地电模型的差值得到GradOptNet网络的输入梯度，通过地电模型与初始均一地电模型的差值得到网络的目标梯度。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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