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龍圖騰網獲悉重慶大學申請的專利基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119712219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411915957.9，技術領域涉及：E21F17/00；該發明授權基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法和系統是由袁強;張明天;范金洋;楊旺;姜德義;欒孟瑛;韓絢;汪一帆;郭朋煜;秦敬峰設計研發完成，并于2024-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圍巖穩定性評價技術領域，具體涉及基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法和系統。本方法包括以下步驟：獲取深部高地應力巷道圍巖中多個已開挖斷面的時序監測數據；基于所述時序監測數據，通過時序預測模型獲得所述已開挖斷面的圍巖最終變形量；利用所述圍巖最終變形量反演所述已開挖斷面的力學參數，根據所述力學參數構建所述深部高地應力巷道圍巖的有限元模型；通過所述有限元模型完成基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價。本發明通過反演圍巖力學參數，進而構建有限元模型以準確有效評估深部高地應力巷道圍巖穩定性，為施工方案的制定提供依據，確保支護結構能夠有效地控制圍巖的變形和破壞，保障施工安全和工程質量。

本發明授權基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法，其特征在于，所述基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價方法，包括以下步驟： 獲取深部高地應力巷道圍巖中多個已開挖斷面的時序監測數據； 基于所述時序監測數據，通過時序預測模型獲得所述已開挖斷面的圍巖最終變形量； 利用所述圍巖最終變形量反演所述已開挖斷面的力學參數，根據所述力學參數構建所述深部高地應力巷道圍巖的有限元模型； 通過所述有限元模型完成基于光纖監測的巷道圍巖穩定性評價； 所述利用所述圍巖最終變形量反演所述已開挖斷面的力學參數，包括以下步驟： 基于所述力學參數的取值范圍，構建多個力學參數矩陣； 根據所述力學參數矩陣，獲得圍巖變形數據集； 引入改進麻雀搜索算法優化學習網絡模型的超參數，利用所述圍巖變形數據集訓練優化后的學習網絡模型； 通過訓練好的學習網絡模型，獲得已開挖斷面的力學參數； 所述引入改進麻雀搜索算法優化學習網絡模型的超參數，包括以下步驟： 通過第一映射模型，隨機生成以所述超參數為麻雀個體的麻雀種群； 改進發現者位置更新公式、跟隨者位置更新公式和警戒者位置更新公式，通過改進后的麻雀搜索算法進行迭代尋優，獲得所述學習網絡模型的最優超參數； 所述改進發現者位置更新公式，滿足以下公式： 其中，表示第個發現者麻雀在第次迭代更新后的位置，表示第個發現者麻雀在第次迭代時的位置，表示最大迭代次數，表示的隨機數，表示屬于的預警值，表示屬于的警戒閾值，表示服從標準正態分布的隨機數，表示元素為1的矩陣，表示麻雀的位置空間維度； 改進跟隨者位置更新公式，滿足以下公式： 其中，表示第個跟隨者麻雀在第次迭代更新后的位置，表示服從標準正態分布的隨機數，表示在第次迭代時的全局最差位置，表示第個跟隨者麻雀在第次迭代時的位置，表示麻雀數量，表示跟隨者學習因子，并滿足，表示最大迭代次數，表示在第次迭代時的全局最優位置，表示跟隨者自適應慣性權重因子，并滿足； 改進警戒者位置更新公式，滿足以下公式： 其中，表示第個警戒者麻雀在第次迭代更新后的位置，表示最大迭代次數，表示第個警戒者麻雀在第次迭代時的位置，表示在第次迭代時的全局最優位置，表示在第次迭代時的全局最差位置，表示的隨機數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。