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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法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：CN117150426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310988923.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法是由张涛;许锦昌;刘家斌;於双飞;王伟;钟沛能;董佳伟;武日月设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机科学、人工智能、月球勘探及钻探技术领域，具体涉及一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法；包括如下步骤：采集钻进状态参数和钻进温度数据，随后，进行数据预处理，在训练过程中加入了所提出的及早停止‑贝叶斯超参数优化的模型优化方法，有效的调整模型的超参数，最后，将测试集输入训练好的模型中，实现钻进温度智能实时预测，此外，进行了实际应用效果测试，展示出了良好的鲁棒性和泛化能力，本发明运用深度学习技术，结合Bi‑LSTMBi‑directionalLongShort‑TermMemory，双向长短期记忆网络和自注意力机制，自动聚焦于对钻进温度预测至关重要的特征，对月壤钻进温度进行准确的实时预测。

本发明授权一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种时空特征融合的月壤钻进温度实时预测方法，其特征在于，包括： S1：获取月壤钻取采样数据，所述月壤钻取采样数据包括实时钻进状态参数和钻具的多个位置的钻进温度数据； S2：对月壤钻取采样数据进行预处理，所述预处理包括将在先时间的钻进状态参数和在后时间的钻进温度数据进行打包； S3：构建模型，所述模型引入自注意力机制和Bi-LSTM网络； S4：利用步骤S2预处理后的月壤钻取采样数据对所述模型进行训练； S5：对步骤S4训练后的模型进行优化，得到优化后的模型； S6：将在先获取的钻进状态参数输入所述优化后的模型，实时预测钻具钻进温度数据； 其中，S1中获取月壤钻取采样数据，包括以下步骤：基于模拟月壤环境系统和钻进试验台，使用多种传感器对7种钻进状态参数和8种钻进温度数据进行采集，7种钻进状态参数包括钻推力、回转扭矩、钻进深度、进给速度、回转速度、进给电机电流和回转电机电流； 8种钻进温度数据包括4处钻杆温度、钻头前刀温度、钻头内表面温度、钻头末端温度及芯管温度； S2中，对月壤钻取采样数据进行预处理，包括以下步骤： S2.1：从采样数据筛选出超出预设范围的数值，并将其视为异常数据； S2.2：对异常数据进行处理； S2.3：对异常数据处理后的钻进温度数据进行插值处理； S2.4：对钻进状态参数与钻进温度数据进行对齐处理，具体为： 其中，Ft代表第t秒钻进状态参数的替代值，N代表第t秒内储存了N个钻进状态参数，代表第t秒内的第n个钻进状态参数； S2.5：将对齐后的钻进状态参数与钻进温度数据进行归一化处理； S2.6：最终将经步骤S2.1至步骤S2.5处理后的前20秒的7个钻进状态参数数据与未来1秒钻具上8个位置的温度数据进行打包，再按6：2：2划分成训练集、验证集和测试集。

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