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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法及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：CN119962381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510058198.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法及系统是由许振浩;张弛;赵晟喆;王志洋;潘东东;胡安栋;卜泽华设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法及系统，属于岩土工程技术领域，包括：获取隧道待注浆区域的工况信息，以工况信息作为条件生成对抗网络的条件变量，将随机噪声和条件变量输入至生成器中，生成适用于当前工况复杂程度的注浆模拟数据，构建注浆模拟数据集；对待注浆区域进行网格划分，根据注浆模拟数据集，构建基于离散化连续方程和动量方程的注浆全过程物理数学模型，并设定每一网格区域的边界条件和初始条件；基于构建的物理数据模型，根据当前时刻的工况信息，预测下一时间的注浆压力、注浆速度、浆液扩散形态，经不断更新，完成隧道注浆过程的模拟。本发明可实现隧道注浆过程的精确模拟。

本发明授权基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条件生成对抗网络的隧道注浆模拟方法，其特征在于，包括： 获取隧道待注浆区域的工况信息，以工况信息作为条件生成对抗网络的条件变量，将随机噪声和条件变量输入至生成器中，生成适用于当前工况复杂程度的注浆模拟数据，以此构建注浆模拟数据集； 所述条件生成对抗网络的训练过程为： 以工况信息作为条件生成对抗网络的条件信息，将随机噪声和条件信息输入至生成器中，生成注浆模拟数据，再利用判别器结合注浆实测数据对生成器所生成的注浆模拟数据进行评估训练； 其中，根据工况复杂程度的不同，采用多维数据渐进式的模型训练策略，即利用工况信息结合不同维度的注浆实测数据，训练条件生成对抗网络，其中工况复杂程度越高，则用于训练的注浆实测数据的维度越高，包括： 当在简单工况下，采用文段数据训练条件生成对抗网络；所述文段数据为一维时序数据可直接利用类型的数据形式； 当在中等工况下，采用文段数据+图像数据训练条件生成对抗网络； 当在复杂工况下，采用文段数据+图像数据+视频数据训练条件生成对抗网络； 对待注浆区域进行网格划分，针对划分后的每一网格区域，根据注浆模拟数据集，构建基于离散化连续方程和动量方程的注浆全过程物理数学模型，并设定每一网格区域的边界条件和初始条件； 其中，根据注浆速度、注浆压力、相分数和浆液粘度，构建动量方程并进行离散化，则离散化后的动量方程为： ； 离散后的连续性方程用于描述浆液的质量守恒，其基本形式为： ； 上式中，ρ表示浆液的密度，u为注浆速度，p为注浆压力，μ为浆液的粘度，f表示体积力项，t表示时间；表示梯度，即常值函数最大增量方向的矢量； 所述边界条件的设置包括在注浆孔处施加固定的流量和压力，分别表示为： ； ； 上式中，Q表示注入的流量，单位为体积时间；C表示常数；P表示注入的压力，表示注浆孔处注入的压力； 同时在离散单元边界上设定无流边界条件，以模拟实际的渗透特性，所述无流边界条件为： ； 上式中，q表示流体的流速向量，为边界表面的法向量，表示流体通过边界的通量； 所述初始条件设定为浆液在注入前的浓度分布和土体的初始含水状态，浆液注入前浓度和土体初始含水率分别表示为： ； ； 上式中，表示在空间位置x,y,z处的浓度，是在注浆开始前t=0的初始浓度分布；是在位置x,y,z处的土体含水率，表示初始的土体含水率； 基于每一网格区域的注浆全过程物理数学模型以及边界条件和初始条件，根据当前时刻的工况信息，预测下一时间的注浆压力、注浆速度、浆液扩散形态，经不断更新，完成隧道注浆过程的模拟。

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