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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种盾构掘进诱发地面塌陷的动态智能预警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：CN118391097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410602965.1，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权一种盾构掘进诱发地面塌陷的动态智能预警方法是由张巍;吉虎;朱鸿鹄;徐文瀚;何煦;宋哈尔·霍依西;自建军;谭道远设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盾构掘进诱发地面塌陷的动态智能预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种盾构掘进诱发地面塌陷的智能动态预警方法，包括以下步骤：数据获取、特征提取、模型建立、预测预警。数据获取包括获取工程地质条件、水文地质条件、隧道几何特征、盾构施工参数等特征因素和地面沉降数据；特征提取通过随机森林模型提取主要特征；模型建立使用多因素泰勒级数扩展卡尔曼滤波融合特征因素，通过差分进化算法优化各特征因素权重系数；预测预警利用模型预测下一时间步地面沉降，依据梯度比准则识别灾变奇点，进行地面塌陷预警。本发明结合多源数据融合技术和灾变理论，用以解决盾构机穿越复合地层时难以预警地面塌陷灾害的问题，辅助盾构控制中心参数设置与决策，提升施工安全与效率。

本发明授权一种盾构掘进诱发地面塌陷的动态智能预警方法在权利要求书中公布了：1.一种盾构掘进诱发地面塌陷的智能动态预警方法，其特征在于，包括以下步骤：数据获取、特征提取、模型建立、预测预警；所述数据获取包括：在地质勘察阶段获取工程地质条件和水文地质条件，在隧道设计阶段获取隧道几何特征，在盾构施工阶段获取盾构施工参数和地面沉降数据，构建特征集；所述特征提取利用随机森林算法计算各特征因素在不同时间对地表沉降的重要性，取最重要的若干因素和时间因素作为主要特征；所述模型建立用于建立地面沉降动态预测模型；所述预测预警根据建立的地面沉降动态预测模型以迭代预测下一时间步的沉降量，并根据梯度比准则识别灾变奇点，对地面塌陷发出预警信号；建立差分进化优化的多因素泰勒级数扩展卡尔曼滤波模型，具体步骤包括：将经典卡尔曼滤波转换为多因素形式，采用泰勒级数展开，则盾构掘进过程中诱发的地面沉降变形Fs的公式表示如下： 其中，d,p,v是经由随机森林提取的特征因素，t是时间参数，α,β,γ和δ是这4个参数对应的权重系数；gk-1是k-1时刻的测量噪声；使用差分进化算法对特征因素的权重系数进行优化后输入多因素泰勒级数扩展卡尔曼滤波模型，完成模型建立；所述预测预警步骤中，时间与地面沉降的平面流形划分为3个阶段：稳定段一、不稳定段、稳定段二，其中稳定段一和稳定段二表示地面塌陷前后的平稳连续沉降过程，不稳定段对应地面塌陷事件，基于时间序列中当前测量向量对下一个时间步状态向量进行连续预测，并根据梯度比准则计算下一时间步的沉降量差值与当前时间步的沉降量差值之比，当比值超过设计的容差值时则进行地面塌陷灾变预警，具体步骤包括：设Si-1、Si和Si+1是地面沉降平面流形中连续的行为点且具有相同的时间间隔，其坐标分别为ti-1,yi-1、ti,yi和ti+1,yi+1，则直线和的梯度ki和ki+1分别为： 定义梯度比Ri，并设置容差值[R]： 当该方程成立时，认为行为点Si+1进入不稳定段，行为点Si+1为灾变奇点，即当前ti时间的下一时间步ti+1时间会发生地面塌陷，进而触发地面预警。

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