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龙图腾网获悉山东大学申请的专利海底隧道跨断层突水灾变预警决策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：CN120526541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511036710.4，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权海底隧道跨断层突水灾变预警决策方法及系统是由李志强;李展响;潘振华;尹言杰;宋志成;马鹏飞;肖越;蒲永豪设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本海底隧道跨断层突水灾变预警决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于隧道相关技术领域，为了解决现有海底隧道穿越断层带高风险场景的突水识别不准确，缺少可解释性等问题，提出海底隧道跨断层突水灾变预警决策方法及系统，构建注意力机制与贝叶斯推断联合建模路径，实现了对输入特征从加权、预测到解释的全流程响应控制；采用可解释模型进行驱动力分析，从而提供了透明且可信的风险评估结果；并结合多源异构数据中关键驱动力，通过数值模拟突水灾变情况，综合实现对隧道突水风险的实时识别和预警，有效提高隧道施工过程中突水风险的识别准确性和预警机制的完善性，具有重要的工程应用价值。

本发明授权海底隧道跨断层突水灾变预警决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.海底隧道跨断层突水灾变预警决策方法，其特征在于，包括： 获取隧道多源异构数据； 基于所述隧道多源异构数据，利用训练好的突水预测模型得到突水预测结果；其中，在所述突水预测模型中，利用注意力机制对所述隧道多源异构数据进行动态加权，以反映各异构数据对突水风险预测输出的相对驱动力贡献度，并得到加权特征向量，利用贝叶斯神经网络对加权特征向量进行处理得到突水预测结果； 基于注意力机制得到的特征权重和突水预测结果，利用可解释模型进行驱动力分析，得到多源异构数据中关键驱动力； 根据隧道多源异构数据和多源异构数据中关键驱动力，对隧道突水情况进行数值模拟，得到数值模拟的突水灾变情况，根据数值模拟的突水灾变情况和突水预测结果，对隧道突水风险进行实时识别和预警； 其中，基于注意力机制得到的特征权重和突水预测结果，利用可解释模型进行驱动力分析，得到多源异构数据中关键驱动力，具体为： 引入空间域驱动力归因机制，将海底隧道跨断层带区域划分为多个物理空间子区； 对每个物理空间子区所对应空间位置的特征变量对应的突水预测结果，利用可解释模型计算每个特征变量的SHAP值，得到每个特征变量在海底隧道跨断层带区域的空间加权SHAP值； 根据每个特征变量在海底隧道跨断层带区域的空间加权SHAP值，以及对应的基于注意力机制得到的特征权重，得到每个特征变量的融合贡献度； 根据每个特征变量的融合贡献度结合突水预测结果的置信度，确定多源异构数据中关键驱动力。

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