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龙图腾网获悉淮南矿业(集团)有限责任公司;中国科学院武汉岩土力学研究所;淮南矿业(集团)有限责任公司顾桥煤矿申请的专利一种复杂地层TBM掘进参数实时预测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：CN119513494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411581794.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种复杂地层TBM掘进参数实时预测方法是由王传兵;许少东;黄兴;刘滨;胡阳;余岩;徐彬设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂地层TBM掘进参数实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及掘进参数预测技术领域，尤其涉及一种复杂地层TBM掘进参数实时预测方法。其技术方案包括数据收集与预处理、模型选择与训练、模型预测与评估、结果应用与反馈，数据收集与预处理：通过TBM设备上的各类传感器实时采集运行参数，包括刀盘转速、贯入度、推力、扭矩、总推力、撑靴压力、推进速度、电流、功率。本发明通过融合机器学习算法实现复杂地层TBM掘进参数实时预测，能实时优化掘进参数，提高施工效率；稳定掘进过程保证工程质量；减少刀具磨损、降低能耗等降低施工成本；预防设备故障和事故保障施工安全；还能推动施工技术创新，实现智能化施工管理，全面提升TBM施工的综合效益，促进隧巷道工程高效、安全、智能发展。

本发明授权一种复杂地层TBM掘进参数实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂地层TBM掘进参数实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据收集与预处理： 通过TBM设备上的各类传感器实时采集运行参数，包括刀盘转速、贯入度、推力、扭矩、总推力、撑靴压力、推进速度、电流、功率，同时结合地质勘查报告及现场地质工程师判断确定围岩等级作为地质参数； 对采集的数据进行清洗，检查完整性并对缺失数据采用线性插值法补充，识别并剔除异常值，采用最大-最小归一化方法将数据映射到[0,1]区间； 模型选择与训练： 采用SVR与AdaBoost融合算法，SVR通过求解特定优化问题确定超平面并得出决策函数，AdaBoost通过调整样本权重训练弱学习器并组合成强学习器； 先使用SVR初步预测，再将SVR预测结果与原始输入特征作为AdaBoost输入，将数据按90％和10％划分为训练集和测试集，用五折交叉验证对SVR超参数寻优并训练模型，确定AdaBoost弱学习器类型和个数并训练，最后融合得到预测模型； 模型预测与评估： 在掘进过程中实时获取参数并归一化后输入模型得到实时预测值，采用在线学习动态更新模型； 用决定系数、平均绝对误差、均方误差评估预测效果并绘制对比曲线； 结果应用与反馈： 根据预测结果为司机提供优化建议，建立决策支持系统综合分析多因素生成优化方案并监控预警； 收集实际数据与预测结果对比分析，优化调整模型包括提高数据采集准确性、调整模型参数结构、引入新变量及定期更新关注新技术。

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淮南矿业(集团)有限责任公司;中国科学院武汉岩土力学研究所;淮南矿业(集团)有限责任公司顾桥煤矿，其通讯地址为：232000 安徽省淮南市田家庵区洞山；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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