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公开(公告)号：CN118734557A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410771024.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Inventor： 王胜 , 王栋 , 柏君 , 徐正宣 , 扈森 , 刘俊飞 , 张拯 , 张敏 , 罗中斌 , 林之恒 , 李冰乐 , 孟少伟 , 赖昆 , 王哲威 , 贺建军 , 袁东 , 贾哲强
IPC: G06F30/20 , E21B47/12 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于智能岩石钻掘技术领域，具体涉及一种岩石力学参数随钻预测方法和系统。本发明的方法包括如下步骤：步骤1，采集随钻参数，所述随钻参数包括轴向给进力、钻速、转速或扭矩中的至少一种；步骤2，通过随钻参数计算岩石力学参数，所述岩石力学参数为单轴抗压强度、内摩擦角或内聚力中的至少一种；所述岩石力学参数的计算公式是通过模拟实验对理论推导所得公式进行修正后得到的。本发明的方法和系统具有简单、高效且结果准确优势，这为需要快速检测岩石力学参数的工程项目提供了良好的支持，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119478293A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411563541.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学
Abstract: 本发明涉及地球物理探测技术领域，特别是一种空地井复杂地质精细化建模方法。本申请在隧道勘察阶段提出了一种全新的空地井复杂地质精细化建模方法。基于W构型的依周长比例插值能对点集合进行有效优化，在解决稀疏和绕向分布离散的同时，显著削弱相邻剖面轮廓特征点的绕向差异，为增强特征点集合对剖面形状的约束及重建三角网中三角形间的相似度奠定基础。能够高效地、准确地建立研究区三维物性模型及地质异常模型，实现该区域的破碎和富水异常解译，为不良地质超前预报及隧道安全施工提供资料参考。
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公开(公告)号：CN119202685A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410911595.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学
Inventor： 徐正宣 , 王胜 , 柏君 , 王栋 , 扈森 , 张拯 , 张敏 , 罗中斌 , 贾哲强 , 林之恒 , 李冰乐 , 孟少伟 , 赖昆 , 冯涛 , 袁东 , 贺建军 , 刘建国
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于智能岩石钻掘领域，具体涉及一种随钻过程振动高频信号岩性关键指示性特征提取方法。本发明的特征提取方法包括如下步骤：步骤1，实时采集钻探过程中产生的随钻过程振动高频信号；步骤2，对所述随钻过程振动高频信号进行预处理；步骤3，从预处理后的振动信号中提取时域、频域和时频的信息。通过本发明方法提取获得的时域、频域和时频的信息与岩性的关联性更强，能够更好地实现岩性分类。因此，本发明具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118552862A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410643451.0
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国自然资源航空物探遥感中心 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/34 , G06V10/26 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了多光谱遥感不良地质体智能识别方法，包括：构建不良地质体的数据集，所述数据集包括：岩屑坡矢量数据集和背景矢量数据集；基于所述数据集，利用迁移学习方法，构建不良地质体智能识别模型；对所述不良地质体智能识别模型的识别结果进行预处理，获取不良地质体的识别结果。本发明解决了现有技术中存在有标注样本匮乏、自动化识别困难的问题。通过少量的样本以及有限的算力支持下高效、精准识别高原地区岩屑坡灾害。
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公开(公告)号：CN118799745A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410843452.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁路经济规划研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/54 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明专利公开了一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，具体涉及遥感影像处理技术领域。步骤如下：获得高分二号卫星、资源三号卫星及高分七号卫星遥感影像数据并进行预处理；对资源三号卫星和高分七号遥感影像数据进行处理得到衍生DEM模型，高分二号卫星遥感影像数据结合衍生DEM模型进行数据融合，对高山高原型岩溶现象进行目视解译并获取解译标志，对高原型岩溶现象进行标注；将图像数据集划分为训练集、测试集、验证集，对SegNeXt网络模型进行训练，使用迁移学习算法通过训练集对SegNeXt模型进行训练，获取高山高原型岩溶地貌提取模型。采用本发明技术方案解决了现有技术中对于的高山高原型岩溶地貌探测较少的问题，提高了识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116755164A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310719057.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁路经济规划研究院有限公司
Inventor： 王绪本 , 徐正宣 , 魏栋华 , 王向鹏 , 刘俊飞 , 扈森 , 张雨露 , 杨锐 , 赵思为 , 甄大勇 , 尹小康 , 王栋 , 许胜 , 王茂靖 , 邓睿 , 刘康 , 王仕兴
IPC: G01V3/38 , G01V3/08 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的电磁反演因子智能搜索方法，其包括以下步骤：采集获得电磁场数据集，并选取数据样本；对数据样本进行预处理；搭建卷积神经网络，并利用预处理后的数据样本进行训练，采用交叉验证优化卷积神经网络；将观测获取的电磁波和物体形状对应的数据输入至优化后的卷积神经网络，得到反演因子预测结果；利用优化算法搜索最优反演参数；利用最优反演参数，并结合先验知识，对反演因子预测结果进行评估和优化，得到最佳的电磁反演因子。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、高效可靠等优点，在地球物理技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN118916962A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410961829.1
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于多源勘察信息的深部岩体力学参数反演方法，包括步骤：获取岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数；基于霍克‑布朗准则，根据所述岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数计算岩体力学参数；以岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数作为输入信息，对应的岩体力学参数作为输出信息，构建样本数据库，利用所述样本数据库训练深度学习神经网络模型，得到深部岩体力学参数反演模型；利用所述深部岩体力学参数反演模型反演得到深部岩体工程力学参数。通过本发明的深部岩体力学参数反演方法可快速、准确的获得岩体力学参数，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN116774300A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310747945.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁路经济规划研究院有限公司
Inventor： 王绪本 , 徐正宣 , 王栋 , 高永才 , 刘俊飞 , 扈森 , 许胜 , 王茂靖 , 张雨露 , 甄大勇 , 刘康 , 周超 , 曹云勇 , 张硕 , 唐宇豪 , 贾哲强 , 马文德 , 魏栋华
Abstract: 本发明公开了基于电阻率反演结果的极化异常信息提取技术，包括以下步骤：将Cole‑Cole模型引入到可控源一维正演中，并推导得到含激电效应的一维频率域正演公式；模拟层状激发极化介质情况下的频率域电磁场响应，并分析Cole‑Cole模型中的激电参数对电磁场响应的影响情况；采用分步骤的处理策略对实测的电磁场数据的电性参数反演处理，求得地电断面电阻率数据；采用映射成像、敏锐最优层递成像对地电断面电阻率数据进行提取，得到电磁场响应中所包含的激电异常信息。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点，在地球物理勘探技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN116644342A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310497459.6
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Inventor： 马春驰 , 严文金 , 徐正宣 , 李天斌 , 王栋 , 卢向前 , 扈森 , 马俊杰 , 代坤坤 , 张航 , 朱泳标 , 杨科 , 林之恒 , 张夏临 , 邹杨 , 方振华 , 李天雨 , 王波
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率网络的隧道围岩智能分级方法，包括：建立分级指标体系并对指标进行评价；采用独热编码方法对围岩分级指标进行数值离散化，建立围岩分级样本库；构建高分辨率网络，通过贝叶斯优化高分辨率网络的超参数；选择围岩分级指标，作为高分辨率网络的输入：通过所述高分辨率网络的迭代，并应用对应围岩分级训练集训练学习得到的网络权重参数，输出围岩对应分级评定；再根据所得到的围岩分级评定，返回隧道掌子面对应的围岩分级评定结果；本发明基于深度学习的围岩分级方法可以通过训练深度神经网络自动学习特征，从而实现对围岩进行智能分级，减少了人工操作，降低了成本，提高了分级效率和准确度。
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公开(公告)号：CN116754120A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310661582.7
申请日：2023-06-06
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国科学院武汉岩土力学研究所
IPC: G01L5/173
Abstract: 本发明公开了一种隧道三维应力分量的确定方法及相关设备，涉及隧道围岩应力测试领域，主要为解决传统的测量隧道三维应力分量的方法操作工序繁复、效率低下的问题。该方法包括：获取隧道内的至少十二个岩样，其中，所述至少十二个岩样是基于隧道的六个不同方向的钻孔获取的，每个方向至少获取两个岩样；基于所述至少十二个岩样确定六个方向的最佳正应力分量；基于所述六个方向的最佳正应力分量和每个方向的三个余弦表达式确定目标观测值表达式；基于所述目标观测值表达式确定所述隧道三维应力分量。本发明用于隧道三维应力分量的确定过程。
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