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龙图腾网恭喜湖南科技大学申请的专利基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估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：CN119442763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411521303.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估方法是由黄小城;易磊;卜德双;张伟;黄旭日;曾奥设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估方法，涉及地下硐室稳定性评估技术领域，具体步骤包括：通过构建失稳评估模型，利用历史采集的地应力参数和岩石力学参数作为训练集，将地下硐室的稳定性系数作为标签，通过深度学习模型的训练，能够更准确地分析地下硐室的稳定性；此外，构建岩石参数对地下硐室稳定性影响的函数关系，通过将多组当前岩石参数输入该函数，获取多组当前第二影响系数，提高了评估的全面性和准确性；最后，通过数据处理和校正，综合考虑不确定性因素，提高了评估结果的稳定性和可靠性。本发明能够克服传统方法中常数难以确定、参数处理不全面、评估结果不稳定等技术缺陷。

本发明授权基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习及融合不确定性的地下硐室稳定性评估方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.采集地下硐室的尺寸参数，以及多处影响地下硐室稳定性的相关参数，地下硐室的尺寸参数包括硐室的长度、宽度和高度，影响地下硐室稳定性的相关参数包括地应力参数和岩石力学参数，所述地应力参数包括水平应力、垂直应力和地应力梯度，所述岩石力学参数包括抗压强度、抗拉强度、剪切强度、弹性模量和岩石密度；S2.将地下硐室的长度、宽度和高度进行数据处理，获取地下硐室的体积，利用有限元分析，输入硐室的体积及其几何形状，分析不同加载条件下的应力场分布，根据分析结果，估算地下硐室的稳定性系数；S3.利用深度学习网络，构建地下硐室的失稳评估模型，将历史采集的水平应力、垂直应力和地应力梯度作为训练集，将历史地下硐室的第一影响系数作为标签，输入至失稳评估模型中进行训练，将多组当前采集的水平应力、垂直应力和地应力梯度分别输入至训练完毕的失稳评估模型，预测多组当前第一影响系数；S4.构建岩石历史的抗压强度、抗拉强度、剪切强度、弹性模量、密度和地下硐室的第二影响系数之间的函数，将多组当前岩石的抗压强度、抗拉强度、剪切强度、弹性模量、密度输入该函数，获取多组当前第二影响系数；S5.对多组当前第一影响系数和多组当前第二影响系数进行数据处理，分别获取当前第一影响系数的均值和当前第二影响系数的均值，将地下硐室的稳定性系数和当前第一影响系数的均值、当前第二影响系数的均值进行数据处理，生成校正后的地下硐室的稳定性系数；S6.将校正后的地下硐室的稳定性系数和系数阈值比较，根据比较结果，判断地下硐室的稳定性等级；采集包括岩石历史的抗压强度、抗拉强度、剪切强度、弹性模量、密度和历史的地下硐室的第二影响系数的样本数据；假设满足线性关系，设定线性模型：EXS＝a×KQ+b×LQ+c×JQ+d×TM+e×MD+f其中，EXS为历史的地下硐室的第二影响系数，KQ为岩石历史的抗压强度,LQ为岩石的历史抗拉强度,JQ为岩石历史的剪切强度,TM为岩石历史的弹性模量,MD为岩石历史的密度,a为岩石的抗压强度的系数，b为岩石的抗拉强度的系数，c为岩石的剪切强度的系数，d岩石的弹性模量的系数，e为岩石的密度的系数，f为线性模型的截距。

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