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龙图腾网获悉中建二局土木工程集团有限公司申请的专利基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法、系统及设备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：CN119811050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411869588.4，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法、系统及设备是由胡小川;孙风伯;朱淳;刘俊;郑志;廖满平;王亚宁设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及岩溶隧道塌方预警技术领域，尤其涉及基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法、系统及设备。其技术方案包括多尺度微震监测网络构建、多模态微震特征处理、量子神经网络预警模型搭建、自适应预警与风险评估。本发明通过多尺度微震监测网全方位采集数据，不同深度传感器与智能传输模式，让监测精准、稳定，结合多模态特征提取融合，挖掘时域、频域及波形多维度信息，精准判断围岩情况，通过量子神经网络利用量子特性强化预警分析，再搭配自适应阈值调整与多因素风险评估，精准预警，高效防范塌方，有力保障隧道施工安全。

本发明授权基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于微震多前兆特征的岩溶隧道塌方智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 多尺度微震监测网络构建：依据岩溶隧道地质状况构建包含浅层、中层、深层不同类型传感器且在关键部位增设补充阵列的多尺度监测网络，并通过低功耗蓝牙与ZigBee混合通信的无线自组网系统传输数据； 多模态微震特征处理：针对采集到的微震信号，进行时域特征分析、短时傅里叶变换频域分析、希尔伯特-黄变换构建时频联合特征矩阵以及波形形态特征挖掘，再采用多模态深度信念网络将时域-频域联合特征和波形形态特征深度融合； 量子神经网络预警模型搭建：利用量子比特对融合后的微震多模态特征进行编码以构建量子特征向量，构建具有量子纠缠门和量子旋转门构建隐藏层结构的量子神经网络，以该量子特征向量为输入，塌方预警结果为输出，采用量子反向传播算法训练模型，达成基于量子计算的智能预警功能； 自适应预警与风险评估：运用卡尔曼滤波算法对微震特征数据滤波预测并依此动态调整预警阈值，同时结合施工进度、支护情况和地质条件变化因素通过模糊逻辑推理系统修正阈值；采用层次分析法确定微震特征、地质强度指标、地下水水位变化、施工爆破振动多因素权重，运用模糊综合评价法综合评估隧道塌方风险； 所述自适应预警与风险评估具体包括以下步骤：采用卡尔曼滤波算法对微震特征数据进行实时滤波和预测，根据预测值的变化趋势和不确定性估计动态调整预警阈值，结合隧道内施工进度、支护情况和地质条件变化因素通过模糊逻辑推理系统对预警阈值进行修正；构建多因素的岩溶隧道塌方风险评估体系，采用层次分析法确定微震特征、隧道围岩的地质强度指标、地下水水位变化、施工爆破振动因素的权重，运用模糊综合评价法对隧道的塌方风险进行综合评估； 所述自适应预警与风险评估中，卡尔曼滤波算法，设微震特征数据向量为，状态向量为，测量矩阵为，状态转移矩阵为，过程噪声协方差矩阵为，测量噪声协方差矩阵为，预测步骤：，；更新步骤：，，，当预测误差协方差矩阵的行列式值小于时，预警阈值，其中为调整系数，为预测值变化量。

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