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龍圖騰網(wǎng)獲悉新疆額爾齊斯河投資開發(fā)(集團(tuán))有限公司;山東大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115438568B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210899534.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)及方法是由石泉;許振浩;全永威;林鵬;石恒;趙向波;李珊;姚文鋒;潘旭勇;劉征宇;倪志華;廖志偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)及方法，包括：測(cè)試與采集模塊，獲取地震波測(cè)試數(shù)據(jù)、激發(fā)極化測(cè)試數(shù)據(jù)、超前鉆孔測(cè)試數(shù)據(jù)、掘進(jìn)損耗和掘進(jìn)參數(shù)；數(shù)據(jù)集處理模塊，根據(jù)地震波測(cè)試數(shù)據(jù)、激發(fā)極化測(cè)試數(shù)據(jù)和超前鉆孔測(cè)試數(shù)據(jù)得到圍巖特征向量，根據(jù)掘進(jìn)損耗和掘進(jìn)參數(shù)分別得到掘進(jìn)損耗向量和掘進(jìn)向量；智能決策模塊，接收預(yù)設(shè)的掘進(jìn)損耗范圍、掘進(jìn)參數(shù)范圍和掘進(jìn)模式，根據(jù)圍巖特征向量及對(duì)應(yīng)的掘進(jìn)損耗向量和掘進(jìn)向量，采用訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型，得到不同掘進(jìn)參數(shù)下的掘進(jìn)損耗，根據(jù)掘進(jìn)損耗范圍和掘進(jìn)模式，選擇掘進(jìn)參數(shù)。考慮掌子面前方圍巖特征，增加盾構(gòu)機(jī)對(duì)圍巖特征的感知程度，在滿足工程進(jìn)度的同時(shí)降低資源消耗和工程成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的TBM智能決策系統(tǒng)，其特征在于，包括： 測(cè)試與采集模塊，用于對(duì)掌子面前方圍巖進(jìn)行掘進(jìn)測(cè)試，并獲取地震波測(cè)試數(shù)據(jù)、激發(fā)極化測(cè)試數(shù)據(jù)、超前鉆孔測(cè)試數(shù)據(jù)、掘進(jìn)損耗和掘進(jìn)參數(shù)； 數(shù)據(jù)集處理模塊，被配置為根據(jù)地震波測(cè)試數(shù)據(jù)、激發(fā)極化測(cè)試數(shù)據(jù)和超前鉆孔測(cè)試數(shù)據(jù)得到圍巖特征向量，根據(jù)掘進(jìn)損耗和掘進(jìn)參數(shù)分別得到掘進(jìn)損耗向量和掘進(jìn)向量； 智能決策模塊，接收預(yù)設(shè)的掘進(jìn)損耗范圍、掘進(jìn)參數(shù)范圍和掘進(jìn)模式，并被配置為根據(jù)圍巖特征向量及對(duì)應(yīng)的掘進(jìn)損耗向量和掘進(jìn)向量，采用訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型，得到不同掘進(jìn)參數(shù)下的掘進(jìn)損耗，根據(jù)掘進(jìn)損耗范圍和掘進(jìn)模式，選擇掘進(jìn)參數(shù)； 所述掘進(jìn)模式包括節(jié)能模式，所述節(jié)能模式為在確保掘進(jìn)速度滿足推進(jìn)速度要求的情況下選擇掘進(jìn)損耗最小的掘進(jìn)模式；在節(jié)能模式下，通過尋優(yōu)算法選擇最優(yōu)掘進(jìn)向量，設(shè)定最小掘進(jìn)速度，在滿足最小掘進(jìn)速度要求下，最小化掘進(jìn)損耗；具體包括： （1）生成初始決策方案； （2）對(duì)初始決策方案采用訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型，得到掘進(jìn)速度和掘進(jìn)損耗的初始數(shù)組； （3）從初始數(shù)組中篩選出滿足最小掘進(jìn)速度要求的數(shù)組，然后再根據(jù)掘進(jìn)損耗篩選出對(duì)應(yīng)的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)組； （4）從掘進(jìn)參數(shù)數(shù)組中隨機(jī)選擇任意三個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分重復(fù)多次后，得到候選決策方案； （5）對(duì)候選決策方案采用訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型，得到掘進(jìn)速度和掘進(jìn)損耗的數(shù)組； （6）重復(fù)步驟（4）-（5），從得到的新決策方案中選擇掘進(jìn)損耗最小所對(duì)應(yīng)的決策方案。

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