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龙图腾网获悉新疆额尔齐斯河投资开发(集团)有限公司;山东大学申请的专利一种基于深度学习的TBM智能决策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：CN115438568B 。

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：202210899534.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的TBM智能决策系统及方法是由石泉;许振浩;全永威;林鹏;石恒;赵向波;李珊;姚文锋;潘旭勇;刘征宇;倪志华;廖志伟设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的TBM智能决策系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的TBM智能决策系统及方法，包括：测试与采集模块，获取地震波测试数据、激发极化测试数据、超前钻孔测试数据、掘进损耗和掘进参数；数据集处理模块，根据地震波测试数据、激发极化测试数据和超前钻孔测试数据得到围岩特征向量，根据掘进损耗和掘进参数分别得到掘进损耗向量和掘进向量；智能决策模块，接收预设的掘进损耗范围、掘进参数范围和掘进模式，根据围岩特征向量及对应的掘进损耗向量和掘进向量，采用训练后的深度学习模型，得到不同掘进参数下的掘进损耗，根据掘进损耗范围和掘进模式，选择掘进参数。考虑掌子面前方围岩特征，增加盾构机对围岩特征的感知程度，在满足工程进度的同时降低资源消耗和工程成本。

本发明授权一种基于深度学习的TBM智能决策系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的TBM智能决策系统，其特征在于，包括： 测试与采集模块，用于对掌子面前方围岩进行掘进测试，并获取地震波测试数据、激发极化测试数据、超前钻孔测试数据、掘进损耗和掘进参数； 数据集处理模块，被配置为根据地震波测试数据、激发极化测试数据和超前钻孔测试数据得到围岩特征向量，根据掘进损耗和掘进参数分别得到掘进损耗向量和掘进向量； 智能决策模块，接收预设的掘进损耗范围、掘进参数范围和掘进模式，并被配置为根据围岩特征向量及对应的掘进损耗向量和掘进向量，采用训练后的深度学习模型，得到不同掘进参数下的掘进损耗，根据掘进损耗范围和掘进模式，选择掘进参数； 所述掘进模式包括节能模式，所述节能模式为在确保掘进速度满足推进速度要求的情况下选择掘进损耗最小的掘进模式；在节能模式下，通过寻优算法选择最优掘进向量，设定最小掘进速度，在满足最小掘进速度要求下，最小化掘进损耗；具体包括： （1）生成初始决策方案； （2）对初始决策方案采用训练后的深度学习模型，得到掘进速度和掘进损耗的初始数组； （3）从初始数组中筛选出满足最小掘进速度要求的数组，然后再根据掘进损耗筛选出对应的掘进参数数组； （4）从掘进参数数组中随机选择任意三个数据进行差分重复多次后，得到候选决策方案； （5）对候选决策方案采用训练后的深度学习模型，得到掘进速度和掘进损耗的数组； （6）重复步骤（4）-（5），从得到的新决策方案中选择掘进损耗最小所对应的决策方案。

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新疆额尔齐斯河投资开发(集团)有限公司;山东大学，其通讯地址为：830092 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市水磨沟区安居南路197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”。