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龙图腾网获悉山西建筑工程集团有限公司申请的专利基于机器学习的干法精准定位施工控制系统及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：CN120273680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510726610.8，技术领域涉及：E21B44/00；该发明授权基于机器学习的干法精准定位施工控制系统及方法是由张强;王秉政;宁伟杰;张杰;李宁;姜凯文;王智新;谷凯歌设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的干法精准定位施工控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于施工控制技术领域，具体公开提供的基于机器学习的干法精准定位施工控制系统及方法，本发明通过多源数据采集模块实时获取钻进阻力、振动频率、铲头角度偏差、位置及土层硬度等多维数据，偏差计算模块基于预设取样区域对应的数据进行动态比对分析，动态调整模块通过多条件触发机制和转进调整规则动态优化钻进速度与角度，最终由控制执行模块生成精准控制指令驱动洛阳铲执行纠偏动作。进而通过多维度数据融合分析与实时动态调整策略，显著提升了钻进作业的路径精度与地层适应性，同时提升设备对地层突变的适应能力，以及降低了复杂地质条件下的施工风险，并且实现了钻进效率与作业安全性的协同优化。

本发明授权基于机器学习的干法精准定位施工控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的干法精准定位施工控制系统，其特征在于，该系统包括： 多源数据采集模块，实时采集钻进阻力、振动频率、铲头角度偏差量和位置，并同步采集当前土层的硬度数据； 通过铲身安装的RTK定位模块实时获取洛阳铲的三维坐标，生成洛阳铲的实时位置； 采用双轴倾角传感器检测铲头与设定角度的偏差值，作为铲头角度偏差量； 在铲头刃部集成压力传感器阵列和振动传感器阵列，实时测量各土层的钻进阻力值和钻进振动频率值； 偏差计算模块，结合钻进阻力、振动频率和硬度数据，计算与预设取样区域对应土层的阻力、振动频率和硬度偏差量； 预设取样区域的选取过程如下： 导入施工场地内计划钻孔区域的计划孔径，通过弹性力学公式计算临界安全距离，基于临界安全距离在施工场地标定各预选区域； 使用Voronoi图算法划分蜂窝网格，确定计划钻孔区域与预选区域的各采样点； 采集每一采样点的光谱反射率、含水率和贯入指数，并分别进行标准化处理，输出标准化处理数据； 构建计划钻孔区域和各预选区域的标准化处理数据集合，采用杰卡德相似系数进行各预选区域内与计划钻孔区域土壤的相似度计算； 对同一预选区域，对各采样点的标准化处理数据映射为权重，记为土壤参数一致性权重； 基于所述土壤参数一致性权重进行相似度修正，并将修正后的最大相似度对应的预选区域作为预设取样区域； 计算与预设取样区域对应土层的阻力、振动频率和硬度偏差量，包括： A1、对于当前土层，取其实时采集的钻进阻力的历史峰值作为目标阻力值，通过相邻土层目标阻力值的差分计算输出阻力梯度； A2、对于每一当前累计钻进的土层，构建当前深度序列下的阻力梯度，记为实际阻力梯度，并从预设取样区域中截取与当前土层对应的阻力的梯度，记为对照阻力梯度； A3、对比实际和对照阻力梯度，输出土层阻力梯度偏差量； A4、对于每一土层基于时间序列拟合阻力-时间曲线，生成当前深度序列下的实际阻力分布曲线，同时从预设取样区域中截取当前深度序列下的阻力分布曲线，记为对照阻力分布曲线； A5、对比实际阻力分布曲线和对照阻力分布曲线，输出土层阻力分布偏差量，整合土层阻力梯度偏差量和土层阻力分布偏差量得到当前土层的阻力偏差量； A6、对于振动频率和硬度，重复执行A1至A5步骤，依次输出当前土层的振动频率和硬度偏差量； 动态调整模块，结合铲头角度偏差值以及实际路径位置差值，基于钻进调整规则动态调整钻进速度和钻进角度； 控制执行模块，基于调整后的钻进速度和钻进角度生成控制指令，驱动洛阳铲执行纠偏动作； 动态调整模块的触发条件包括：阻力偏差量、振动频率偏差量和硬度偏差量三者中任意一个偏差量超过设定阈值或者实际路径位置差值超限或者铲头角度偏离量持续超时； 实际路径位置差值的具体确认过程如下： 将实时采集的位置垂直投影到计划路径上，计算各投影点对应计划路径的垂线距离； 若连续垂线距离不为0的投影点数在设定阈值内，则提取最大垂线距离，同时计算投影点平均垂线距离，综合最大垂线距离和平均垂线距离输出实际路径位置差值； 若垂线距离不为0的连续投影点数不在设定阈值内，则将各投影点对应计划路径的垂线距离总和作为实际路径位置差值。

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