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龙图腾网获悉江汉大学申请的专利高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护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：CN120902105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511322055.9，技术领域涉及：B28B11/24；该发明授权高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护方法是由谢全民;贾永胜;孙金山;姚颖康;周辉;张震;杜宇翔;涂圣武;夏宇磬;胡玲玲设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护方法，本发明涉及混凝土施工技术领域。包括以下步骤：通过获取不同水胶比、骨料类型和添加剂含量的混凝土试件样本，记录其水化热数据并进行归一化处理，生成训练样本数据集。基于该数据集建立神经网络预测模型，输入混凝土特性，输出水化热预测值。接着，结合厚度和表面粗糙度计算水化热影响指数，同时获取隧道内环境参数包括温度、湿度、风速计算环境影响指数。最后，利用隧道表面结构热导率，综合环境与水化热影响指数，动态修正待检测混凝土试件的养护温度，确保温度控制的精准性与有效性，显著提高施工的整体效率与质量。

本发明授权高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护方法在权利要求书中公布了：1.一种高地温隧道喷射混凝土试件养护的变温养护方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取若干不同水胶比、骨料类型和添加剂含量的混凝土试件样本，通过试验获取不同混凝土试件样本在同等质量下的水化热数据，将得到的水化热数据进行归一化预处理，并将预处理后的水化热数据与对应混凝土试件样本的水胶比、骨料类型和添加剂含量数据一一映射，生成训练样本数据集； 基于训练样本数据集内的数据，建立神经网络预测模型，以训练样本数据集内混凝土试件样本的水胶比、骨料类型和添加剂含量数据作为神经网络预测模型的输入，并以对应的水化热数据作为标签，对神经网络预测模型进行训练，得到水化热预测模型； 获取待检测混凝土试件的水胶比、骨料类型和添加剂含量数据，并输入完成训练的水化热预测模型中，得到待检测混凝土试件的水化热预测值，根据得到的待检测混凝土试件的水化热预测值，结合待检测混凝土试件表面粗糙度和厚度，计算得到水化热影响指数； 获取高地温隧道内的环境参数，根据获取的高地温隧道内的环境参数，计算得到环境影响指数，其中所述高地温隧道内的环境参数包括隧道表面实时温度、隧道内实时湿度和隧道内实时风速； 采集高地温隧道内隧道表面结构的热导率，根据得到的隧道表面结构热导率，结合环境影响指数和水化热影响指数，对待检测混凝土试件的养护温度进行动态修正，得到实时养护温度精确值，根据得到的实时养护温度精确值对待检测混凝土试件的养护温度进行调控，完成混凝土试件养护的温度控制； 根据得到的待检测混凝土试件的水化热预测值，结合待检测混凝土试件表面粗糙度和厚度，计算得到水化热影响指数，其中水化热影响指数计算具体所依据的公式为： 式中，为水化热影响指数，为待检测混凝土试件表面粗糙度，为水化热预测值，为待检测混凝土试件的厚度，为待检测混凝土试件的体积； 获取高地温隧道内的环境参数，根据获取的高地温隧道内的环境参数，计算得到环境影响指数，其中环境影响指数计算具体所依据的公式为： 式中，为环境影响指数，为隧道表面实时温度，为隧道内实时湿度，为隧道内实时风速，为设置的参考湿度，为设置的参考温度。

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