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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别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：CN119312202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411378774.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别方法是由杨文坤;赵海涛;石崇;杨果;何锦涛;王胜;马坤宇;曹乾;张维维;巫锦程;刘美欣;林澳庆;陈卓然;杨瑞;邓植煊设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别方法，步骤1、围岩分类；步骤2、构建基于贯入指标的一次围岩分类模型；步骤3、构建一次围岩分类模型样本库；步骤4、训练一次围岩分类模型；步骤5、测试一次围岩分类模型；步骤6、计算先验概率；步骤7、计算条件概率；步骤8、隧道掘进；步骤9、计算掘进段贯入指标；步骤10、掘进段围岩分类一次预测；步骤11、贝叶斯后验估计。本发明能够依据现场机器破岩掘进监测数据实时计算，可有效降低现场地质勘查和室内试验成本，基于贝叶斯增强的智能预测方法能够基于已开挖区段的预测得到掌子面位置的后验结果，进而提升预测结果可信程度。

本发明授权基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贯入指标和贝叶斯增强的TBM围岩分类智能识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、围岩分类：根据岩石强度、完整性程度、结构面状态、产状和地下水情况，将围岩分为P种类型；接着，对每种类型围岩标记数字型的分类标签C； 步骤2、构建基于贯入指标的一次围岩分类模型：对TBM施工过程中的每个掘进段均采用随机森林算法构建基于贯入指标的一次围岩分类模型；其中，一次围岩分类模型的输入层为TBM施工过程掘进段的贯入指标向量，输出层为对应掘进段的围岩分类标签C；其中，a为掘进段中刀盘单刀推力和贯入度的线性拟合斜率；b为掘进段中刀盘滚刀的初始贯入推力；表示掘进段中刀盘单刀推力和贯入度的线性拟合优度；TPI为掘进段中单刀扭矩和贯入度的线性拟合斜率；表示掘进段中单刀扭矩和贯入度的线性拟合优度； 步骤3、构建一次围岩分类模型样本库，具体包括如下步骤： 步骤3-1、收集有效掘进段数据：收集步骤1中所有类型围岩的有效掘进段数据；其中，每种类型围岩的有效掘进段数量均不少于M个；M≥100； 步骤3-2、提取掘进段贯入指标：对每种类型围岩的每个掘进段均进行贯入指标向量的提取，并记录每个掘进段所对应的实际围岩分类标签C，从而得到包含N个样本数据的一次围岩分类模型样本库；每个样本数据均包括； 步骤3-3、样本库分类：将样本库分为训练集和测试集两部分； 步骤4、训练一次围岩分类模型：使用步骤3得到的训练集，对步骤2构建的一次围岩分类模型进行训练，得到训练后的一次围岩分类模型； 步骤5、测试一次围岩分类模型：使用步骤3得到的测试集中每个样本数据的贯入指标向量，以及步骤4训练后的的一次围岩分类模型，进行测试，得到一次围岩分类预测结果； 步骤6、计算先验概率：使用步骤3构建的一次围岩分类模型样本库，计算稳定围岩的先验概率和不稳定围岩的先验概率； 步骤7、计算条件概率：将步骤5得到的一次围岩分类预测结果和测试集中每个样本数据的实际围岩分类进行对比与统计，得到条件概率；其中，条件概率为模型预测围岩类别为条件下其真实类别为的概率； 步骤8、隧道掘进：TBM对待掘进隧道进行施工，并对每个掘进段均进行刀盘单刀推力和单刀扭矩的掘进数据监测；设当前掘进段为t，记录得到第t-m+1掘进段、第t-m+2掘进段、……、第t掘进段的掘进数据；其中，参数m的设置依据工程所采用隧道掘进的刀盘护盾长度和机器单个掘进段最大行程进尺计算得到；其中，m的计算公式为： ； 式中，L为刀盘护盾长度；d为单个掘进段最大行程进尺； 步骤9、计算掘进段贯入指标：根据步骤8记录的掘进数据，计算第t-m+1掘进段、第t-m+2掘进段、……、第t掘进段的贯入指标向量； 步骤10、掘进段围岩分类一次预测：将步骤9得到的第t-m+1掘进段、第t-m+2掘进段、……、第t掘进段的贯入指标向量，代入步骤4训练后的一次围岩分类模型中，得到第t-m+1掘进段、第t-m+2掘进段、……、第t掘进段的围岩分类序列； 步骤11、贝叶斯后验估计：根据步骤10得到的围岩分类序列、步骤6得到的先验概率和步骤7得到的条件概率，从而得到第t掘进段围岩非稳定类别的后验概率，进而得到掌子面围岩分类。

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