公开(公告)号：CN119245601A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411416223.6

申请日：2024-10-11

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 王宏飞 ,  刘建磊 ,  王保亮 ,  杨国辉 ,  高平 ,  刘卫南 ,  马冰 ,  张涛

IPC: G01C5/00 ,  G06F17/10 ,  G01B21/32

Abstract: 本发明公开了一种基于对数函数模型的开采沉陷残余变形预测方法及系统，运用非线性曲线拟合技术来捕捉和表达各类地表残余沉降变形随时间变化的复杂模式。且本发明的预测模型具备实时更新与校正能力，能够根据最新采集的监测数据持续调整其内部参数，确保所模拟的变形曲线紧密贴合实地观测到的地面变形状况，因而显著提升了预测的精确度，使得模型能够更加灵敏、准确地反映开采过程中地表变形的实际演变过程，有效克服了传统方法中模型参数实时性差导致的预测误差问题。本发明在短时间内实现对残余沉降量的高精度预测外还能精确预估残余沉降变形首次达到设定阈值条件下的具体时间，实现时空双重预测功能。

公开(公告)号：CN119164310A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411502056.7

申请日：2024-10-25

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 王保亮 ,  王泉伟 ,  王宏飞 ,  孙红义 ,  马冰 ,  杨国辉 ,  刘贺

IPC: G01B11/16 ,  G01B11/02 ,  G01K11/32

Abstract: 本发明公开了一种多级高陡道路边坡分布式光纤变形监测方法，包括下述步骤：步骤1，建立分布式光纤变形监测系统；步骤2，数据采集：通过布里渊数据采集仪实时监测应变光纤和感温光纤线路的应变参数值和温度变化值，获得应变光纤和感温光纤线路沿线各点的应变参数值和温度变化值数据；步骤3，数据处理：对沿线各点的应变参数值和温度变化值数据进行积分、求和计算，得到特定位置的应变分布和位移情况；步骤4，数据分析与预警；步骤5，将所有监测数据进行分类存档，确保监测数据长期保存和可追溯性。本发明能够精确测量微小的应变和位移变化，灵敏度高，适用于检测早期的边坡变形或裂缝扩展，为提前预警提供科学依据。

公开(公告)号：CN118793453A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411259881.9

申请日：2024-09-10

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 王心语 ,  刘庆军 ,  王宏飞 ,  杨国辉 ,  刘锦宇 ,  王保亮 ,  马冰 ,  孙红义 ,  吴向涛 ,  汤俊喜 ,  呼延安娣 ,  吴焕铖 ,  齐向前

IPC: E21D9/10

Abstract: 本发明公开了一种考虑破岩比能与净掘进速率的TBM控制参数优化方法，以获取的TBM起始段掘进参数与围岩等级参数为预设TBM控制参数优化模型的输入，输出TBM稳定掘进过程所需的刀盘转速与贯入度取值,能够在掘进开始25s后通过模型自动输出控制参数，所输出的控制参数取值在提高TBM净掘进速率的同时，降低了刀盘破岩能耗。本发明在TBM控制参数优化模型建模过程中考虑了开挖面地质条件及设备各项参数的综合影响，避免了人为调整控制参数易出现失误的缺陷；考虑了TBM施工过程掘进能耗及施工速度问题，使用施工过程中产生的新数据不断通过增量训练对模型进行更新，使模型的输出结果能够较好地适应不同地质条件，提高了模型在不同地质条件下的泛化性能。

公开(公告)号：CN118736774A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410924875.4

申请日：2024-07-11

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 刘建磊 ,  王宏飞 ,  王心语 ,  汤俊喜 ,  刘卫南 ,  王保亮 ,  杨国辉 ,  王宏 ,  沈世伟 ,  吴焕铖 ,  呼延安娣

IPC: G08B21/10 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G08B31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于HP滤波与DES‑TSAM‑GRU的滑坡位移多步预测方法，融合了Hodrick‑Prescott（HP）滤波、双指数平滑（DES）以及集成时空注意力机制的门控循环单元（TSAM‑GRU）神经网络，实现了对滑坡体在未来多个时间步的位移预测。时空注意力机制（TSAM）通过分配输入特征的时间和空间注意力权重，从而提升模型的性能和泛化能力，在滑坡位移预测的应用较为少见。本发明提高了滑坡位移预测的稳定性和准确性，能够为滑坡地质灾害预警和管理决策提供支持。

公开(公告)号：CN118690199A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411063849.3

申请日：2024-08-05

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 王泉伟 ,  王宏飞 ,  张涛 ,  刘建磊 ,  杨国辉 ,  王心语 ,  马冰 ,  王保亮

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明公开了一种基于可解释性深度学习的刀盘扭矩预测方法，使用TAM‑LSTM和GAT‑LSTM最优参数模型预测未来刀盘扭矩，并绘制未来刀盘扭矩的预测结果与输入的时间序列数据在时间步长上的注意力权重图和未来刀盘扭矩与输入的时间序列数据的空间依赖性图，预测结果精度高、考虑了刀盘扭矩的时间信息和空间信息，实现了刀盘扭矩在时空维度上的可解释性分析，能够反映刀盘扭矩与TBM掘进特征参数在时间和空间上的影响关系，透明化了模型计算过程，为隧道盾构机提供了更丰富的信息，进而有助于隧道盾构机司机提前调整和关注重要的操作参数，以实现安全高效的掘进。