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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法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：CN120145862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510295402.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法是由王凯;陈舟;王龙;陈自豪;杨斯允设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法，属于隧洞涌水灾害高精度预测领域。隧洞涌水量的精确预测是地下工程关注的焦点问题之一，它直接关系到工程施工进度、洞室稳定性以及施工人员安全。因此，一种通过集合多种机器学习算法构建预测模型计算隧洞涌水量的方法被提出。本发明所示方法包括：针对需要计算涌水量的隧洞段，前期通过钻孔资料、实地勘察资料以及长期观察资料，建立地质条件数据库，接着针对库内数据进行筛选分析，选取并预处理影响因素，然后通过所选影响因素，进行预测模型的迭代更新，最终实现能够通过输入隧洞施工地区实地勘察数据计算得到高精度的隧洞涌水量预测结果。

本发明授权一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 1收集隧洞工程周边地区地质环境数据，包括钻孔数据、地表踏勘数据、地下岩层数据、水文信息，导入异构涌水灾害大数据存储库； 2初步测定计算区涌水灾害的隧洞单位长度涌水量以及最大涌水量，并利用单位长度涌水量判断涌水灾害实际发生的等级，根据单位长度最大涌水量判断涌水灾害的危险等级； 3将研究区段的多源勘探信息导入基于Hadoop系统搭建的异构数据存储库，根据该区段的现场数据与原有数据库内以往涌水事故区域现场数据的拟合结果，填补预测区段的数据空缺，剔除异常数据； 4将数据库中的数据输入仿真模拟软件GroundwaterModelSystemGMS进行三维地质建模，并基于建模与实地情况的差异对填补数据进行补充校正，完成数据库的拟合更新； 5利用数据库中负地形类型、地层岩性、不良地质类型、结构面类型与发育程度、岩溶发育程度、地下水赋存或涌水类型、降雨量、施工扰动程度、岩层倾向及岩层倾角、渗透系数、地下水位埋深、地下水体距隧洞的水平距离与垂直距离、隧洞长度以及隧洞埋深、地下水头信息作为预测模型的输入信息，进行初构模型的迭代更新，使模型输出的隧洞预测单位长度涌水量与以往涌水灾害实际单位长度涌水量拟合度达到85％以上，完成神经网络模型的训练； 6采集研究区的上述数据输入到训练好的神经网络模型中，输出隧洞单位长度涌水量，利用单位长度涌水量判断涌水灾害实际发生的等级。

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