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龙图腾网获悉四川高速公路建设开发集团有限公司申请的专利基于BIM的隧道软岩变形数据处理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：CN120430143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510374494.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于BIM的隧道软岩变形数据处理方法及系统是由白皓;裴非飞;周凤岗;刘勇;杨自成;王飞;杨文波;徐海铭;刘凯文;向宝山;徐迪;李涛;曾楠设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BIM的隧道软岩变形数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BIM的隧道软岩变形数据处理方法及系统，首先获取多个隧道软岩监测数据，并对其进行特征编码，转化为可用于机器学习模型处理的第一编码表示矢量。接着，利用包含多个形变推导网络和特征传递控制网络的第一机器学习模型，对第一编码表示矢量进行深度分析和推导，输出与BIM变形模拟条件及监测数据相关联的变形关联矢量。进一步地，通过第二机器学习模型对变形关联矢量进行再次编码，得到更加精炼的第三编码表示矢量。最后，将第三编码表示矢量输入至变形风险推导模型，准确推导出目标隧道段在不同BIM变形模拟条件下的变形风险趋势，从而不仅提高了隧道软岩变形数据处理的效率和准确性。

本发明授权基于BIM的隧道软岩变形数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM的隧道软岩变形数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个隧道软岩监测数据，所述隧道软岩监测数据用于推导目标隧道段对软岩变形控制方案的、针对多个BIM变形模拟条件的变形风险趋势； 将多个所述隧道软岩监测数据进行特征编码表示，输出多个第一编码表示矢量； 将每个所述第一编码表示矢量加载至与所述第一编码表示矢量对应的第一机器学习模型，所述第一机器学习模型包括关联于多个所述BIM变形模拟条件的多个第一形变推导网络以及多个第一特征传递控制网络，所述第一特征传递控制网络依据所述第一形变推导网络的推导结果，输出与所述BIM变形模拟条件以及所述第一编码表示矢量对应的变形关联矢量； 依据与所述BIM变形模拟条件以及多个所述第一编码表示矢量对应的多个所述变形关联矢量，输出所述BIM变形模拟条件的第二编码表示矢量，将所述第二编码表示矢量加载至与所述BIM变形模拟条件对应的第二机器学习模型，输出与所述BIM变形模拟条件对应的第三编码表示矢量； 将与多个所述BIM变形模拟条件对应的第三编码表示矢量加载至与多个所述BIM变形模拟条件对应的变形风险推导模型，输出推导的所述目标隧道段对所述软岩变形控制方案的、针对多个所述BIM变形模拟条件的所述变形风险趋势； 所述第二机器学习模型包括关联于所述BIM变形模拟条件的第二形变推导网络以及关联于所述BIM变形模拟条件的第二特征传递控制网络； 所述将所述第二编码表示矢量加载至与所述BIM变形模拟条件对应的第二机器学习模型，输出与所述BIM变形模拟条件对应的第三编码表示矢量，包括： 将所述第二编码表示矢量加载至与所述BIM变形模拟条件对应的第二形变推导网络，输出所述第二形变推导网络的推导结果； 调用所述第二特征传递控制网络依据所述第二形变推导网络的所述推导结果生成与所述BIM变形模拟条件对应的所述第三编码表示矢量。

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