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龍圖騰網獲悉新疆額爾齊斯河投資開發(集團)有限公司;山東大學申請的專利一種基于深度學習的TBM智能決策系統及方法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：CN115438568B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210899534.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于深度學習的TBM智能決策系統及方法是由石泉;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;廖志偉設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的TBM智能決策系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于深度學習的TBM智能決策系統及方法，包括：測試與采集模塊，獲取地震波測試數據、激發極化測試數據、超前鉆孔測試數據、掘進損耗和掘進參數；數據集處理模塊，根據地震波測試數據、激發極化測試數據和超前鉆孔測試數據得到圍巖特征向量，根據掘進損耗和掘進參數分別得到掘進損耗向量和掘進向量；智能決策模塊，接收預設的掘進損耗范圍、掘進參數范圍和掘進模式，根據圍巖特征向量及對應的掘進損耗向量和掘進向量，采用訓練后的深度學習模型，得到不同掘進參數下的掘進損耗，根據掘進損耗范圍和掘進模式，選擇掘進參數。考慮掌子面前方圍巖特征，增加盾構機對圍巖特征的感知程度，在滿足工程進度的同時降低資源消耗和工程成本。

本發明授權一種基于深度學習的TBM智能決策系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的TBM智能決策系統，其特征在于，包括： 測試與采集模塊，用于對掌子面前方圍巖進行掘進測試，并獲取地震波測試數據、激發極化測試數據、超前鉆孔測試數據、掘進損耗和掘進參數； 數據集處理模塊，被配置為根據地震波測試數據、激發極化測試數據和超前鉆孔測試數據得到圍巖特征向量，根據掘進損耗和掘進參數分別得到掘進損耗向量和掘進向量； 智能決策模塊，接收預設的掘進損耗范圍、掘進參數范圍和掘進模式，并被配置為根據圍巖特征向量及對應的掘進損耗向量和掘進向量，采用訓練后的深度學習模型，得到不同掘進參數下的掘進損耗，根據掘進損耗范圍和掘進模式，選擇掘進參數； 所述掘進模式包括節能模式，所述節能模式為在確保掘進速度滿足推進速度要求的情況下選擇掘進損耗最小的掘進模式；在節能模式下，通過尋優算法選擇最優掘進向量，設定最小掘進速度，在滿足最小掘進速度要求下，最小化掘進損耗；具體包括： （1）生成初始決策方案； （2）對初始決策方案采用訓練后的深度學習模型，得到掘進速度和掘進損耗的初始數組； （3）從初始數組中篩選出滿足最小掘進速度要求的數組，然后再根據掘進損耗篩選出對應的掘進參數數組； （4）從掘進參數數組中隨機選擇任意三個數據進行差分重復多次后，得到候選決策方案； （5）對候選決策方案采用訓練后的深度學習模型，得到掘進速度和掘進損耗的數組； （6）重復步驟（4）-（5），從得到的新決策方案中選擇掘進損耗最小所對應的決策方案。

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新疆額爾齊斯河投資開發(集團)有限公司;山東大學，其通訊地址為：830092 新疆維吾爾自治區烏魯木齊市水磨溝區安居南路197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”。