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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测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：CN120579463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511052758.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测方法及系统是由王文扬;张津源;任子健;赵子彦;林鹏;许振浩设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测方法及系统，属于地层沉降预测技术领域。方法包括：获取地表监测点位置信息、开挖面位置信息和埋深深度并输入到第一深度神经网络模型中，获取输出隧道拱顶位移、拱腰收敛和地表沉降；所述第二深度神经网络模型以地表监测点位置信息、开挖面位置信息和埋深深度构成的位置坐标以及所述地表沉降为输入，输出地表弹性模量和泊松比；获取地表沉降的应力应变分量，基于所述应力应变分量、弹性模量和泊松比构建控制方程和边界条件；利用控制方程残差获取先验地质信息；以控制方程、边界条件和先验地质信息作为约束条件，基于隧道拱顶位移获取TBM穿越卵石地层时的沉降预测值，实现卵石地层沉降的精准预测。

本发明授权一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种TBM穿越卵石地层沉降的智能预测方法，其特征在于，包括： 获取地表监测点位置、开挖面位置和埋深深度； 将所述地表监测点位置、开挖面位置和埋深深度输入到训练好的沉降预测知识数据双驱动模型中，输出TBM穿越卵石地层时的地表沉降值； 其中，所述训练好的沉降预测知识数据双驱动模型包括相互串联的第一深度神经网络模型和第二深度神经网络模型；所述第一深度神经网络模型以地表监测点位置、开挖面位置和埋深深度作为输入，输出隧道拱顶位移、拱腰收敛和地表沉降；所述第二深度神经网络模型以地表监测点位置、开挖面位置和埋深深度以及所述地表沉降为输入，输出地表弹性模量和泊松比； 基于弹性力学基本原理，求解地表沉降的应力、应变分量，基于所述应力、应变分量、弹性模量和泊松比构建控制方程和边界条件；基于控制方程残差项施加先验地质信息约束； 构建包含数据驱动项、控制方程残差项和边界条件的双驱动模型损失函数，以最小化损失函数为目标，利用智能算法优化超参数组合，得到最终的沉降预测值。

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：250000 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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