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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法、装置及产品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：CN116050273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310102834.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法、装置及产品是由李天斌;马俊杰;陈超设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法、装置及产品在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法、装置及产品，涉及岩石力学领域。本发明实施例中，先将岩石的室内蠕变实验结果与蠕变损伤本构方程拟合，得到各监测点的初始蠕变参数，然后基于上述初始蠕变参数通过正交实验方案生成多组围岩蠕变参数，对多组围岩蠕变参数以及其他监测点的初始蠕变参数分别进行数值模拟计算，生成各监测点对应的多组训练样本，通过神经网络模型建立围岩的神经网络反演模型，最终，将隧道现场的实际监测变形量代入反演模型，反演出围岩蠕变参数。本发明实施例中，还根据各监测点围岩的工程地质特性，采用控制变量法来分别建立各监测点附近围岩的反演模型，从而可以提高反演的准确度。

本发明授权千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法、装置及产品在权利要求书中公布了：1.一种千枚岩隧道围岩蠕变参数预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对当前围岩监测点的变形量进行监测，所述变形量包括：边墙收敛变形量、右拱腰沉降量、拱顶沉降量、左拱腰沉降量、拱腰收敛变形量； 将实际监测到的变形量输入到与当前围岩监测点对应的神经网络反演模型中，得出当前围岩监测点的蠕变参数； 其中，所述当前围岩监测点对应的神经网络反演模型的一组训练数据包括：当前围岩监测点的蠕变参数及其对应的变形量，该对应的变形量对当前围岩监测点的蠕变参数以及其他围岩监测点的初始蠕变参数进行模拟计算得到的；所述当前围岩监测点的蠕变参数是基于当前围岩监测点的初始蠕变参数通过正交实验方案得到的； 围岩监测点的初始蠕变参数是通过渗流-应力条件下饱和千枚岩三轴蠕变实验结果以及渗流-应力条件下的千枚岩隧道围岩蠕变本构式得到的： ， 其中，为有效应力，；为有效偏应力，；表示有效损伤量，由渗流-应力条件下饱和千枚岩三轴蠕变实验结果确定，若无渗流条件，则；表示隧道围岩地应力最小主应力，表示隧道围岩地应力最大主应力，P表示渗透压，表示岩石的长期强度；A、B、C、F、M、N为蠕变参数；为起裂损伤函数，为线性演化规律，设，k是受偏应力与短期峰值强度比影响的损伤参数；为加速损伤函数，为幂函数演化规律，设，m、n是加速损伤参数；由室内声发射实验获得损伤演化规律曲线，通过拟合得到损伤参数。

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