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龍圖騰網獲悉貴州省公路建設養護集團有限公司;貴州貴安高速公路有限公司申請的專利基于邊坡施工安全風險評估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：CN120163454B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510648096.0，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權基于邊坡施工安全風險評估系統是由雷建偉;韓蘋;趙崢嶸;劉峰源;王濤;傅定林;安家洋;蔣宇森;龍雪婷;劉小飛設計研發完成，并于2025-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊坡施工安全風險評估系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于邊坡施工安全風險評估系統，涉及邊坡施工技術領域，構建了由數據采集、動態擾動識別、風險評估及智能預警與決策四大模塊組成的完整體系，通過高頻率采集位移、裂縫、孔隙水壓力、地震擾動和爆破震動等多源數據，結合時間序列分析與擾動特征提取算法，實現對突發擾動事件的快速識別；進一步基于多項式回歸模型進行風險評分預測，并與設定閾值比較生成多級預警；最終結合施工狀態、支護參數和擾動強度，動態生成安全控制建議，有效提升了系統對突發邊坡失穩風險的響應速度和預測精度，實現了邊坡施工過程中風險的實時感知與智能管控。

本發明授權基于邊坡施工安全風險評估系統在權利要求書中公布了：1.基于邊坡施工安全風險評估系統，其特征在于：包括數據采集模塊、動態擾動識別模塊、風險評估模塊以及智能預警與決策模塊； 數據采集模塊，用于獲取邊坡施工現場的多源監測數據，包括位移、裂縫、孔隙水壓力、地震擾動及爆破震動數據，并生成對應的數據序列； 動態擾動識別模塊，基于時間序列分析方法，對數據序列進行預處理，并利用擾動特征提取算法獲取邊坡結構的擾動特征序列； 風險評估模塊，基于風險評估模型，對擾動特征序列進行分析，生成邊坡動態風險評分，將邊坡動態風險評分與預定的風險閾值進行比較，根據比較結果生成不同級別的預警等級； 所述風險評估模型為預先訓練的機器學習模型，具體包括：將爆破振動峰值速度和邊坡傾斜角變化異常值轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測邊坡動態風險評分標簽為預測目標，以最小化對所有邊坡動態風險評分標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定邊坡動態風險評分，其中，機器學習模型為多項式回歸模型； 爆破振動峰值速度的計算方法為：在爆破施工現場，使用爆破測振儀在不同監測點采集振動信號數據，記錄爆破發生時的地面振動響應，包括三向振動速度分量；在爆破振動信號中，每個方向X、Y、Z的振動速度峰值分別表示為：；爆破振動峰值速度PPV通過向量合成計算得到，表達式為：；式中，PPV為合成峰值振動速度，表示X方向的峰值振動速度，表示Y方向的峰值振動速度，表示Z方向的峰值振動速度；、、分別表示在時間t時刻，X、Y、Z三個方向上的瞬時振動速度； 邊坡傾斜角變化異常值的計算方法為：從邊坡監測系統中獲取一段時間內的傾斜角變化數據序列：；其中：為第i次測量的邊坡傾斜角，n為采樣點總數；計算每相鄰時刻之間的傾斜角變化率：；其中：表示第i個時間步的傾斜角變化量；和分別為當前和上一時刻的傾斜角值；計算傾斜角變化量Δθ的第一四分位數Q1和第三四分位數Q3：其中：Q1表示數據中25%位置的值；Q3表示數據中75%位置的值，計算四分位距IQR，表達式為：IQR=Q3?Q1；其中：IQR用于衡量數據的分布范圍，設定正常數據的范圍：下邊界=Q1?1.5×IQR，上邊界=Q3+1.5×IQR；對于每個數據點，如果滿足：Q1?1.5×IQR或Q3+1.5×IQR；則認為其為異常值； 智能預警與決策模塊，根據邊坡動態風險評分生成邊坡安全預警序列，并結合施工狀態、支護參數和擾動強度，生成邊坡安全控制建議，用于提供施工調整或加固方案。

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