四川水发勘测设计研究有限公司赵东昌获国家专利权
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龙图腾网获悉四川水发勘测设计研究有限公司申请的专利一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其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：CN120745464B 。
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：202511261068.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统是由赵东昌;王朝锦;杜鹏;巫文越;蔡网锁;丁浩设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统，涉及工程物探技术领域，通过获取深埋长隧洞钻孔中的波速数据，以及钻孔位置处的电阻率数据；并构建选择性深度状态空间模型，随后通过交叉迭代调整超参数，以最小化预测速度与实际速度之间的差异为目标，对所述深度学习网络模型进行迭代优化；将训练好的模型应用于测试区域，计算并输出深埋长隧洞速度预测剖面。采用本方案，能通过引入深度学习模型，结合钻孔波速数据和三维电阻率数据等多源地质信息，实现高精度的速度建模，克服了传统方法的局限性，提高了深埋长隧洞速度建模的精度和可靠性，为深埋长隧洞的速度建模提供一种全新的解决方案。
本发明授权一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种深埋长隧洞高精度速度建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取深埋长隧洞钻孔中的波速数据，以及钻孔位置处的电阻率数据； 分析所述波速数据和电阻率数据的空间变异性，并通过随机模拟的方式构建三维速度模型和三维电阻率模型，形成训练集数据； 对所述三维速度模型和三维电阻率模型进行预处理；所述预处理包括分辨率协调和归一化处理； 通过定义初始参数搭建状态空间模型初始框架，根据离散化后的状态空间模型初始框架，并采用选择性状态空间模型构建深度学习网络模型； 按照一定的比例随机选择训练集数据和验证集数据对所述深度学习网络模型进行训练和验证，通过交叉迭代调整超参数，以最小化预测速度与实际速度之间的差异为目标，对所述深度学习网络模型进行迭代优化； 将实测区域的电阻率数据输入训练优化后的深度学习网络模型，以输出深埋长隧洞的速度预测剖面。
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