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龙图腾网获悉山东大学申请的专利地质风险-扭矩预测驱动的卡机风险评价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：CN120579082B 。

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：202511036709.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权地质风险-扭矩预测驱动的卡机风险评价方法及系统是由李志强;李展响;宋志成;聂利超;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。

本地质风险-扭矩预测驱动的卡机风险评价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，为了解决掘进过程中现有监测方法难以实现地质诱因与设备响应的协同感知，造成风险预测不准确预警滞后等问题，提出地质风险‑扭矩预测驱动的卡机风险评价方法及系统，对地质风险评价，通过构建标准云模型实现，引入基于实时数据波动与风险敏感性的动态调整机制，使云模型不仅能够更精确地响应复杂和动态变化的地质条件，还能够在地质突变时保持高效和准确的风险评估能力；采用地质风险预测和扭矩预测双驱动的预测方法，实现地质诱因与设备响应的协同感知，全面、动态地掌握卡机风险的成因与演化过程，保证预测准确性。

本发明授权地质风险-扭矩预测驱动的卡机风险评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.地质风险-扭矩预测驱动的卡机风险评价方法，其特征在于，包括： 获取掘进段的地质参数、地球物理参数和掘进机主控参数； 根据不良地质及其对应的地质参数和地球物理参数，赋予所述地质参数和所述地球物理参数风险指标的初始权重，并将地质划分为多个风险等级，构建标准云模型；基于标准云模型，根据掘进过程中地质参数和或所述地球物理参数的波动情况和风险敏感性，动态调整所述地质参数和或所述地球物理参数的权重，加权融合所有风险指标的预测结果得到掘进段的地质风险等级； 基于所述地质参数、所述地球物理参数和所述掘进机主控参数，利用训练好的扭矩预测模型，得到掘进机运行风险等级；所述扭矩预测模型对所述地质参数、所述地球物理参数和所述掘进机主控参数的处理过程，具体为： 利用长短期记忆神经网络提取时间序列的输入数据的长期依赖关系； 利用注意力机制对长短期记忆神经网络隐藏状态进行加权聚合，得到加权上下文向量； 引入地质扰动感知门控机制，将扰动特征与所述加权上下文向量进行拼接，得到扰动调节因子； 利用所述扰动调节因子，对训练好的基于注意力机制的长短时记忆网络所预测得到的扭矩值进行加权融合，并结合历史扭矩滑动均值或加权趋势值，得到所述扭矩预测模型的预测结果； 基于梯度提升树所构建的卡机风险预测模型，对所述地质风险等级和所述掘进机运行风险等级进行融合，得到卡机风险评价结果。

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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