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龙图腾网获悉池州市交通运输综合行政执法支队;安徽建工公路桥梁建设集团有限公司申请的专利一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化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：CN120805659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510826935.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化方法是由钱冬冬;刘佳;高天设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化方法，属于公路建设施工技术领域，包括采集爆破区域的地质数据，并生成数据库；地质数据包括爆破区域于爆破前和爆破后的地质数据；地质数据包括爆破区域的岩体的物理性质、力学性质、地质结构和应力状态；对数据库中的地质数据进行分析处理，包括对地质数据进行预处理，预处理包括滤波、去噪和数据融合；采用地质建模算法，根据预处理后的地质数据建立关于爆破区域的地质模型。本发明通过采集和分析爆破区域的地质数据，结合地质模型和机器学习算法，动态调整炸药量、炮孔间距、炮孔深度和起爆顺序等爆破参数，能够更精准地适应不同地质条件，提高爆破效果。

本发明授权一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地质数据动态反馈的公路爆破参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集爆破区域的地质数据，并生成数据库；所述地质数据包括所述爆破区域于爆破前和爆破后的地质数据；所述地质数据包括爆破区域的岩体的物理性质、力学性质、地质结构和应力状态； 对所述数据库中的地质数据进行分析处理，包括对所述地质数据进行预处理，所述预处理包括滤波、去噪和数据融合； 还包括根据所述地质数据提取所述爆破区域的地质特征，提取的步骤包括岩体物理特性分析、裂缝和节理分析和应力场分析；其中， 所述岩体物理特性分析包括弹性模量和泊松比和密度； 所述弹性模量和泊松比包括通过地震波速度和声波速度，通过岩体物理模型计算岩石的物理参数，所述物理参数包括弹性模量和泊松比； 所述密度为根据所述地震波速度和声波速度而估算的岩石的密度； 所述裂缝和节理分析包括裂缝识别和裂缝发育程度量化；其中， 所述裂缝识别包括通过地震波的反射和折射数据，通过波形分析识别岩石中的裂缝和节理； 所述裂缝发育程度量化为通过计算裂缝的密度和间距，量化裂缝的发育程度； 所述应力场分析包括应力分布计算和应力变化监测；其中， 所述应力分布计算包括结合应力状态和地质模型，计算所述爆破区域的应力分布； 所述应力变化监测为分析爆破前和爆破后的应力状态的变化情况，评估爆破对爆破区域的岩体的应力状态的影响； 根据所提取的地质特征的差异，将爆破区域区分为第一爆破点、第二爆破点和第三爆破点，计算不同爆破点的岩体物理特性的区别，根据如下公式计算得出： ； 式中，表示密度，表示质量，表示体积； ； 式中，表示弹性模量，表示应力，表示应变； ； 式中，表示横向应变，表示纵向应变；表示泊松比； ； ； 式中，和表示纵波速度和横波速度，所述纵波速度和横波速度为纵波和横波在岩石中的传播速度； 采用地质建模算法，根据预处理后的地质数据建立关于所述爆破区域的地质模型； 结合爆破区域的历史爆破数据和地质模型，通过机器学习算法对爆破参数与地质数据之间的关系进行学习和预测；所述机器学习算法包括神经网络和支持向量机； 根据所述地质模型和预测的结果动态调整爆破参数，所述爆破参数包括炸药量、炮孔间距、炮孔深度和起爆顺序； 将动态调整后的爆破参数通过通信系统传输至爆破控制系统，并由爆破控制系统按照动态调整后的爆破参数对所述爆破区域进行爆破作业； 对爆破区域每次爆破后的爆破效果进行评估，评估包括爆破振动强度、飞石范围和爆破方量； 根据对爆破效果评估的结果，若爆破效果未达到预期，则对爆破参数进行反馈调整，还包括调整爆破策略以及对地质数据采集的方式；若爆破效果达到预期，则继续按照当前的爆破参数进行后续的爆破作业。

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