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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种隧道爆破方案智能设计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：CN116305406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310065822.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种隧道爆破方案智能设计方法是由何本国;冯夏庭;林波;薛瑞华;佟强;杨成祥设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道爆破方案智能设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种隧道爆破方案智能设计方法，涉及隧道工程技术领域。本发明基于隧道工程地质勘查报告与掌子面超前地质预报，得到爆破设计参数；基于爆破设计参数④，运用隧道工程爆破理论与计算机深度学习技术，得到钻爆法隧道爆破方案01；基于爆破设计参数⑦，运用计算机深度学习技术，建立已建成或在建的已有钻爆法隧道爆破方案样本库，输入爆破设计参数、隧道工程要求得到相适应得待建钻爆法隧道爆破方案02；基于获得的钻爆法隧道爆破方案群，采用人工选取的办法，根据经济、高效、安全、简便原则，选取得到最终钻爆法隧道爆破方案。该方法避免了主观因素影响，结合传统经验设计方法、大数据处理与人工智能技术，为设计施工人员提供了高效方案。

本发明授权一种隧道爆破方案智能设计方法在权利要求书中公布了：1.一种隧道爆破方案智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于隧道的工程地质勘查报告与掌子面超前地质预报，得到爆破设计参数①； 步骤2：基于爆破设计参数④，运用隧道工程爆破理论与计算机深度学习技术，得到钻爆法隧道爆破方案01； 步骤3：基于爆破设计参数⑦，运用计算机深度学习技术，构建钻爆法隧道爆破方案样本库，输入爆破设计参数⑦得到相适应的待建钻爆法隧道爆破方案02； 步骤4：基于获得的钻爆法隧道爆破方案群，即钻爆法隧道爆破方案01与钻爆法隧道爆破方案02，采用人工选取的办法，选取得到最终的钻爆法隧道爆破方案； 步骤1中所述爆破设计参数①为爆破设计参数；其中包括隧道爆破方案设计段的埋深、桩号范围、围岩级别、围岩参数、地层参数、地质构造、地应力分布情况、水文地质特征； 所述工程地质勘查报告与掌子面超前地质预报，在隧道未开挖时由设计院提供工程地质勘查报告，在隧道开挖时由隧道施工单位提供掌子面超前地质预报；在隧道未开挖时，采用工程地质勘查报告所得的爆破设计参数②，面对隧道工程设计单位进行辅助设计；隧道开挖时，采用掌子面超前地质预报所得的爆破设计参数③，面对隧道工程施工单位针对隧道掌子面的真实情况进行爆破方案的优化，提高爆破效率与安全，若爆破设计参数②与爆破设计参数③两者参数相同，则参数不变更，即爆破设计参数①为隧道的工程地质勘查报告所得的爆破设计参数②；两者参数相不同，则爆破设计参数①为隧道工程施工单位运用掌子面超前地质预报真实所得的爆破设计参数③； 步骤2中所述爆破设计参数④包括爆破设计参数①、隧道工程要求、机械配备能力； 所述钻爆法隧道爆破方案01包括施工断面图，炮眼布置图，掏槽孔布置图以及爆破参数表； 步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1：根据隧道工程要求，获得隧道开挖断面，即掌子面形状与尺寸； 步骤2.2：根据爆破设计参数④，基于深度学习技术构建隧道掘进开挖方法选取模型； 步骤2.2.1：构建样本库，该样本库包括爆破设计参数④与对应隧道掘进开挖方法； 步骤2.2.2：基于神经网络构建隧道掘进开挖方法选取模型，将样本库代入所述隧道掘进开挖方法选取模型进行训练； 所述隧道掘进开挖方法选取模型的深度神经网络，设置其网络层数为5层，即输入层，3层隐含层和输出层；其中输入层对应爆破设计参数④中参数，而输出层对应隧道掘进开挖方法，隐含层选用正切函数或者对数函数作为传递函数即隐含层的激活函数； 隧道掘进开挖方法选取模型建立后，输入样本库对其进行训练，当目标值和实际值的平方误差小于预期时，即获得训练后的隧道掘进开挖方法选取模型； 步骤2.2.3：向训练后的隧道掘进开挖方法选取模型输入爆破设计参数④对应参数，获得对应得隧道掘进开挖方法； 步骤2.3：基于爆破设计参数⑤，根据隧道工程爆破理论，运用深度学习技术与计算机建模技术，得到炮孔布置方式与隧道爆破参数； 所述爆破设计参数⑤包括爆破设计参数①、开挖断面形状与尺寸、隧道掘进开挖方法、隧道工程要求、机械配备能力； 步骤2.3.1：根据爆破设计参数⑤，基于深度学习技术构建炮孔布置方式选取模型； 其中在掌子面布置3种类型的炮孔：掏槽孔、辅助孔、周边孔； 步骤2.3.1.1：构建样本库，该样本库包括爆破设计参数⑤与对应不同种类炮孔布置方式； 步骤2.3.1.2：基于神经网络构建炮孔布置方式选取模型，将样本库代入所述炮孔布置方式选取模型进行训练； 所述炮孔布置方式选取模型的深度神经网络，设置其网络层数为5层，即输入层，3层隐含层和输出层；其中输入层对应爆破设计参数⑤中参数，而输出层对应不同种类炮孔布置方式，隐含层选用正切函数或者对数函数作为传递函数，即隐含层的激活函数； 炮孔布置方式选取模型建立后，输入样本库对其进行训练，当目标值和实际值的平方误差小于预期时，即获得训练后的炮孔布置方式选取模型； 步骤2.3.1.3：向训练后的炮孔布置方式选取模型输入爆破设计参数⑤对应参数，获得对应得不同种类炮孔布置方式； 步骤2.3.2：基于爆破设计参数⑥，根据隧道工程爆破理论，运用计算机建模技术，得到隧道爆破参数； 所述爆破设计参数⑥包括爆破设计参数①、开挖断面形状与尺寸、隧道工程要求； 所述隧道爆破参数包括炮孔深度、炸药单耗、单循环装药量、炮孔间距、单孔装药量；在隧道工程爆破理论中根据爆破设计参数⑥运用公式进行建模计算，运用Python进行建模运算，具体流程如下： 1爆破设计参数⑥的数据存放在txt里； 2编写函数，具体包括炮孔深度函数、炸药单耗函数、单循环装药量函数、炮孔间距函数、单孔装药量函数，函数来源于隧道工程爆破理论，传入参数； 3加载数据并计算，返回计算结果，结果为隧道爆破参数； 步骤2.4：起爆顺序与起爆方法； 起爆顺序与起爆方法依据所选起爆器材和隧道施工要求； 步骤2.5：基于隧道开挖断面、隧道掘进开挖方法、炮孔布置方式、起爆顺序与起爆方法、隧道爆破参数，运用AI绘图软件，得到钻爆法隧道爆破方案01； 步骤3中所述爆破设计参数⑦包括爆破设计参数①、隧道工程要求； 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1：构建样本库，该样本库包括已建成或者在建的已有钻爆法隧道爆破方案与对应特征； 步骤3.2：基于神经网络构建钻爆法隧道爆破方案选取模型，将样本库代入所述钻爆法隧道爆破方案选取模型进行训练； 所述钻爆法隧道爆破方案选取模型的深度神经网络，设置其网络层数为5层，即输入层，3层隐含层和输出层；其中输入层对应爆破设计参数⑦中参数，而输出层对应钻爆法隧道爆破方案，隐含层选用正切函数或者对数函数作为传递函数，即隐含层的激活函数； 钻爆法隧道爆破方案选取模型建立后，输入样本库对其进行训练，当目标值和实际值的平方误差小于预期时，即获得训练后的钻爆法隧道爆破方案选取模型； 步骤3.3：向训练后的钻爆法隧道爆破方案选取模型输入待建隧道的爆破设计参数⑦中参数获得对应得钻爆法隧道爆破方案02； 步骤4中所述人工选取根据经济、高效、安全、简便原则选取钻爆法隧道爆破方案：将钻爆法隧道爆破方案群分别列出经济指标，循环进尺数，安全评价指标与施工需求指标，确定对比数指标； 所述对比数指标具体包括①经济指标：隧道掘进单位尺寸需要的总费用；②循环进尺数：每个掘进循环掘进多少米，进而获得整个隧道掘进的工期③安全评价指标：一个掘进循环过程中诱发危险的概率；④施工需求：施工是否简单便捷； 若钻爆法隧道爆破方案01与钻爆法隧道爆破方案02方案一致，则直接输出最终的钻爆法隧道爆破方案；若不一致，则用人工选取的办法，根据经济效益高，掘进速度快，安全性能好，施工简单的原则进行指标对比，选取得到最终的钻爆法隧道爆破方案。

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