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龙图腾网获悉中国科学院武汉岩土力学研究所申请的专利一种深部煤系地层注浆材料设计方法及注浆材料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：CN116959636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310838209.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种深部煤系地层注浆材料设计方法及注浆材料是由刘学伟;刘滨;刘泉声;康永水;朱元广;朱磊;王赛设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深部煤系地层注浆材料设计方法及注浆材料在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深部煤系地层注浆材料设计方法及注浆材料，包括以下步骤：S1基于材料预试验、相关性分析和正交试验进行数据采集；S2基于正交试验数据进行数据扩展，建立数据集；S3基于RBF算法创建预测模型；S4基于PSO‑RBF算法对预测模型进行优化；S5基于RBF‑PSO‑EWM算法进行配比设计；S6获取深部煤系地层注浆材料配比；本申请提出了PSO‑RBF‑EWM多目标优化注浆材料配比设计方法，并应用该方法设计了深部煤系地层注浆材料的综合最优配比，所获得的最优配比的注浆材料具有低水灰比、绿色环保、经济高效的优良特性，适合深部煤系地层加固特征应用。

本发明授权一种深部煤系地层注浆材料设计方法及注浆材料在权利要求书中公布了：1.一种深部煤系地层注浆材料设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1基于材料预试验、相关性分析和正交试验进行数据采集； S2基于正交试验数据进行数据扩展，建立数据集； S3基于RBF算法创建预测模型； S4基于PSO-RBF算法对预测模型进行优化，具体包括以下步骤： 第一步：建立RBF参数与PSO的对应关系； 第二步：初始化粒子群，根据设定的PSO算法参数随机生成初始解空间确保初始解的多样性； 第三步：将所有粒子的信息映射到RBF神经网络中，构建神经网络模型； 第四步：计算PSO算法的适应度函数值，更新粒子极值、速度和位置； 第五步：判断迭代次数是否满足预设结束条件； 第六步：若迭代次数满足预设结束条件则直接结束，若不满足则重复第四步和第五步直至满足预设结束条件； 第七步：记录更新的全局极值，结束PSO算法，构建RBF神经网络； 第八步：优化模型验证：在扩展数据分别将五指标的数据输入RBF和PSO-RBF模型中进行R2、RMSE和MAE对比测试，以验证优化后模型的精度； S5基于RBF-PSO-EWM算法进行配比设计，具体包括以下步骤： 第一步：将材料的各因素和全部水平平行试验配比输入指标预测模型中，进行强度、流动度、黏度、孔隙度、接触角五项指标预测； 第二步：设置指标趋向，结合多指标优化算法熵权法EWM对指标数据进行优化处理，具体包括以下步骤： 步骤一：数据标准化：首先将各个指标进行去量纲化处理，对于正向指标按下计算： ； 对于负向指标按下式计算： ； 对于指定最优指标按下式计算： ； 步骤二：计算指标变异系数：根据下式计算第j项指标在第i个方案中占该指标的比重： ； 步骤三：计算指标的信息熵：根据下式计算第j项指标的信息熵： ； 步骤四：根据下式计算各指标的权重： ； 第三步：分别对每一配比的强度、流动度、黏度、孔隙度、接触角五项指标进行加权求和，选择加权总分为最高值的配比作为深部煤系地层注浆材料配比； S6获取深部煤系地层注浆材料配比。

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