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龙图腾网恭喜深地科学与工程云龙湖实验室申请的专利一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助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：CN119312170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411847015.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法是由朱启银;陈锦德;庄培芝;任大勇;王建州;况联飞;商翔宇;王义江;陈拓设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法在说明书摘要公布了：一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法，步骤包括收集当前盾构机在掘进过程中的参数；通过皮尔逊相关系数计算，分别获得各参数与总推力及刀盘扭矩的相关系数，并得到特征组合；利用K均值算法计算获得分别以由总推力和刀盘扭矩组成的基本组合和以特征组合为特征集进行聚类的地层分类结果；采用合作训练算法，在半监督学习下获得基于基本组合与特征组合的已掘地层分类；利用机器学习算法对已掘地层类别进行学习训练，识别掘进方向未知的地层条件，给出总推力与刀盘扭矩的参考范围。本发明方法在盾构掘进过程中可循环执行，不断更新已掘地层分类结果，具有实际可行性、实时性等特点，能够为盾构掘进提供重要辅助决策信息。

本发明授权一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集当前盾构机在掘进过程中的盾构掘进参数、同步注浆参数，包括盾构掘进参数中的总推力、刀盘扭矩、除去总推力和刀盘扭矩的盾构掘进参数和同步注浆参数所组成的盾构相关性研究参数，并对参数中的异常值和极端值进行识别与剔除；S2、通过皮尔逊相关系数计算，分别计算总推力和各个盾构相关性研究参数之间、刀盘扭矩和各个盾构相关性研究参数之间的相关系数，分别获得在设定的置信水平临界值之上的盾构相关性研究参数，并在与总推力相关系数在设定置信水平临界值之上的盾构相关性研究参数、与刀盘扭矩相关系数在设定置信水平临界值之上的盾构相关性研究参数两者中的共有参数进行选择组合出特征组合；S3、利用K均值算法计算获得分别以由总推力和刀盘扭矩组成的基本组合和以特征组合为特征集进行聚类的地层分类结果；具体过程为：S3.1、通过手肘图选择斜率变点所在位置对应的聚类数量，即通过选取手肘图上斜率变点对应的簇的个数，确定对地层进行分类所划分的簇的个数；S3.2、采用回归系数二阶差分法判断手肘图斜率变点：S3.2.1、将横坐标簇的个数构成探索点序列，从探索点开始，对包括探索点在内，以及探索点前后数据点作线性回归，得到回归系数；S3.2.2、随着滑动窗口往后滑动，得到各个探索点对应的回归系数，并两两做差得到斜率的一阶差分，反映探索点处斜率的变化幅度；斜率的一阶差分的计算公式为： ；式中，为探索点，为探索点所在滑动窗口的线性回归系数；S3.2.3、对斜率的一阶差分序列进行二阶差分，反映相邻探索点斜率加速度变化的大小；二阶差分序列中最大的值所在区间为斜率变点所在的位置，取所在区间的中点所对应的探索点为斜率变点，斜率变点所对应的探索点即为选取的簇的个数；斜率的二阶差分的计算公式为： ；S3.3、利用K均值算法进行聚类计算：S3.3.1、确定好簇的个数k后随机选择与簇的个数相同数量的数据点并将其作为簇的质心；S3.3.2、对特征集进行遍历，计算出特征集中每一个数据点与选择的质心之间的距离，将单个数据距离最近的质心归为同一类，从而形成初步的k个簇；各个数据与质心之间的欧氏距离计算公式为： ；式中，为特征集数据点，为质心，为数据点的维度，分别为的第个属性值；S3.3.3、计算出每一个类别中最为中心的数据点，让其成为新质心；S3.3.4、重复S3.3.2和S3.3.3，不断对簇进行重新分配；直到质心重新选取时发生的位移达到设定位移阈值时停止算法，得到最终聚类好的结果；S4、采用合作训练算法，将S3中得到的地层分类结果相互加入对方成为新的两个特征集，再分别对新的两个特征集进行聚类，将得到新的地层分类结果再次加入对方特征集进行聚类，如此不断迭代，在半监督学习下得到基于基本组合与特征组合的已掘地层分类结果，以及各地层对应的基本组合参数范围；S5、利用机器学习算法对已掘进范围内的地层类别进行学习训练，识别掘进方向未知的地层情况，得到总推力与刀盘扭矩的参考取值范围。

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