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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测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：CN121148511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511685325.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测方法是由刘涛;蔡云鹏;刘勇;方辉;郑天元;王栋;赵建;高阳;李鹏;彭华东设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及岩土工程勘察与人工智能交叉技术领域，具体涉及一种基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测方法，包括：获取CPTU数据及对应土工试验成分含量数据；构建土工试验点的CPTU原型向量，并计算数据点与原型向量的余弦相似度权重及与窗口中心的高斯距离权重；以每个试验点为中心生成多个滑动窗口，利用双重权重提取高维特征向量；利用特征向量训练随机森林回归模型；对待预测钻孔按步长移动窗口并提取特征，输入训练好的模型，生成细粒土成分含量的连续深度剖面。本发明突破了传统经验方法的间接定性判别模式，实现了从CPTU数据到土体成分含量的直接、定量、连续预测，解决了传统方法成本高、周期长、数据离散及无法定量化的技术难题。

本发明授权基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源CPTU数据与机器学习的海洋细粒土含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取包含CPTU数据及对应深度土工试验成分含量的训练数据集，并进行预处理，所述CPTU数据包括：锥尖阻力qt，侧摩阻力fs，孔隙水压力u2，摩阻比Fr，孔压比Bq，上覆有效应力； 步骤2、原型向量构建与双重权重计算：以训练集中的土工试验深度点为基础，构建CPTU原型向量；对于CPTU数据点，计算其与所述原型向量的余弦相似度作为第一权重，并计算其与窗口中心的高斯距离作为第二权重； 步骤3、多重滑动窗口特征提取：以每个土工试验深度点为中心，生成多个滑动窗口；对于每个窗口内的数据，利用由所述第一权重和第二权重构成的组合权重进行加权计算，提取高维特征向量；所述高维特征向量为49维，其通过以下方式构成： 基于所述组合权重，计算qt，fs，u2，Fr，Bq，，归一化孔隙水压力这7个参数的加权均值、加权标准差、最大值、最小值、极差、中位数，共42个统计特征；计算qt随深度变化的加权线性趋势斜率，作为1个形态特征；计算qt和fs的加权相关系数，作为1个相关性特征；计算所述第一权重的均值、第二权重的均值、组合权重的均值、窗口内数据点总数、组合权重大于0.1的有效点数，共5个数据质量特征； 步骤4、利用所述高维特征向量及对应的土工试验成分含量，训练随机森林回归模型； 步骤5、对于待预测钻孔，沿深度按预设步长移动窗口，在每个深度点执行步骤S2和S3的特征提取过程，并输入至训练好的模型中，预测得到细粒土成分含量连续深度剖面。

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