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龙图腾网获悉贵州省公路建设养护集团有限公司;贵州贵安高速公路有限公司申请的专利基于边坡施工安全风险评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120163454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510648096.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于边坡施工安全风险评估系统是由雷建伟;韩苹;赵峥嵘;刘峰源;王涛;傅定林;安家洋;蒋宇森;龙雪婷;刘小飞设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边坡施工安全风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边坡施工安全风险评估系统，涉及边坡施工技术领域，构建了由数据采集、动态扰动识别、风险评估及智能预警与决策四大模块组成的完整体系，通过高频率采集位移、裂缝、孔隙水压力、地震扰动和爆破震动等多源数据，结合时间序列分析与扰动特征提取算法，实现对突发扰动事件的快速识别；进一步基于多项式回归模型进行风险评分预测，并与设定阈值比较生成多级预警；最终结合施工状态、支护参数和扰动强度，动态生成安全控制建议，有效提升了系统对突发边坡失稳风险的响应速度和预测精度，实现了边坡施工过程中风险的实时感知与智能管控。

本发明授权基于边坡施工安全风险评估系统在权利要求书中公布了：1.基于边坡施工安全风险评估系统，其特征在于：包括数据采集模块、动态扰动识别模块、风险评估模块以及智能预警与决策模块； 数据采集模块，用于获取边坡施工现场的多源监测数据，包括位移、裂缝、孔隙水压力、地震扰动及爆破震动数据，并生成对应的数据序列； 动态扰动识别模块，基于时间序列分析方法，对数据序列进行预处理，并利用扰动特征提取算法获取边坡结构的扰动特征序列； 风险评估模块，基于风险评估模型，对扰动特征序列进行分析，生成边坡动态风险评分，将边坡动态风险评分与预定的风险阈值进行比较，根据比较结果生成不同级别的预警等级； 所述风险评估模型为预先训练的机器学习模型，具体包括：将爆破振动峰值速度和边坡倾斜角变化异常值转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测边坡动态风险评分标签为预测目标，以最小化对所有边坡动态风险评分标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定边坡动态风险评分，其中，机器学习模型为多项式回归模型； 爆破振动峰值速度的计算方法为：在爆破施工现场，使用爆破测振仪在不同监测点采集振动信号数据，记录爆破发生时的地面振动响应，包括三向振动速度分量；在爆破振动信号中，每个方向X、Y、Z的振动速度峰值分别表示为：；爆破振动峰值速度PPV通过向量合成计算得到，表达式为：；式中，PPV为合成峰值振动速度，表示X方向的峰值振动速度，表示Y方向的峰值振动速度，表示Z方向的峰值振动速度；、、分别表示在时间t时刻，X、Y、Z三个方向上的瞬时振动速度； 边坡倾斜角变化异常值的计算方法为：从边坡监测系统中获取一段时间内的倾斜角变化数据序列：；其中：为第i次测量的边坡倾斜角，n为采样点总数；计算每相邻时刻之间的倾斜角变化率：；其中：表示第i个时间步的倾斜角变化量；和分别为当前和上一时刻的倾斜角值；计算倾斜角变化量Δθ的第一四分位数Q1和第三四分位数Q3：其中：Q1表示数据中25%位置的值；Q3表示数据中75%位置的值，计算四分位距IQR，表达式为：IQR=Q3−Q1；其中：IQR用于衡量数据的分布范围，设定正常数据的范围：下边界=Q1−1.5×IQR，上边界=Q3+1.5×IQR；对于每个数据点，如果满足：Q1−1.5×IQR或Q3+1.5×IQR；则认为其为异常值； 智能预警与决策模块，根据边坡动态风险评分生成边坡安全预警序列，并结合施工状态、支护参数和扰动强度，生成边坡安全控制建议，用于提供施工调整或加固方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州省公路建设养护集团有限公司;贵州贵安高速公路有限公司，其通讯地址为：550014 贵州省贵阳市白云区金融西路169号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。