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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识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：CN121544827B 。

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：202610063367.0，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统是由李术才;刘斌;袁伟;任玉晓;杨森林;李开元设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于地球物理勘探与隧道工程领域，提供了一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统，构建包含真实地质信息的三维地质模型，随机设置不同类别的不良地质体；对三维地质模型进行不同探测方法的成像；提取地质特征参数；将三维地质模型、成像结果及地质特征参数进行关联存储，提取表征不良地质位置与形态的多源特征图；将多源特征图与地质特征参数进行深度融合，形成反映不良地质空间形态和地质属性的综合特征向量；利用综合特征向量对集成学习模型进行训练，利用训练后的集成学习模型对目标探测数据进行处理，得到不良地质体的判识结果。本发明能够实现不良地质类别及风险等级的智能分类与预测。

本发明授权一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法，其特征是，包括以下步骤： 构建包含真实地质信息的三维地质模型，在三维地质模型中随机设置不同类别的不良地质体； 对所述三维地质模型进行不同探测方法的地球物理正演，获取多源物探数据，进行反演成像，得到各探测方法下的不良地质成像结果； 对地质信息中的定性数据进行结构化和量化，转化为地质特征参数； 将三维地质模型、不良地质成像结果及地质特征参数进行关联存储，形成综合数据库； 对综合数据库中的地震成像、电阻率成像和地质雷达数据进行预处理与特征滤波，提取表征不良地质位置与形态的多源特征图； 将多源特征图与地质特征参数进行深度融合，形成反映不良地质空间形态和地质属性的综合特征向量； 利用综合特征向量对集成学习模型进行训练，利用训练后的集成学习模型对目标探测数据进行处理，得到不良地质体的判识结果； 将多源特征图与地质特征参数进行深度融合，形成反映不良地质空间形态和地质属性的综合特征向量的过程包括：在统一空间网格内对地震、电阻率和雷达三类特征与地质特征参数进行融合，采用多层卷积注意力模块实现空间维度和通道维度的权重自适应分配； 不同探测方法的数据通过多源空间配准模型进行变换，生成多分辨率三维栅格化数据，对于输入特征，多层卷积注意力模块计算通道注意力和空间注意力，通过加权计算生成融合特征，利用多层卷积注意力模块计算每个特征的重要性权重，基于权重，对各特征进行加权求和，生成融合后的特征表示； 利用综合特征向量对集成学习模型进行训练的过程包括：利用U-Net模型与Transformer模型形成的混合编码架构结合LightGBM集成学习模型，先通过U-Net模型提取物探数据的空间特征，再与地质信息一同输入Transformer模型，借助多头注意力机制捕捉远距离依赖并实现跨模态融合，生成含地质语义约束的特征张量，最终将融合后的特征张量嵌入LightGBM集成学习模型完成分类。

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