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龙图腾网恭喜中国公路工程咨询集团有限公司;交通运输部公路科学研究所;中咨数据有限公司;同济大学申请的专利预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法及系统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：CN117744876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311802662.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法及系统是由侯芸;刘春;田波;张蕴灵;权磊;陆平;吴杭彬;曹向东设计研发完成，并于2023-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法及系统，涉及公路冻土治理技术领域，该方法S1步骤通过综合多源数据生成地基融水条件系数Rsx，实现了对地基融水风险的评估。S2步骤通过冻结和融化数据集的多维度采集，形成冻土状态系数ZTx，明确了季节性冻土区域和非季节性冻土区域。S3步骤通过遥感技术获取的植被覆盖率ZbF和地形高程值Gc，对冻土状态系数进行修正。S4步骤通过建立冻土特征库和冻土地基渐变治理方案库，实现了对地基状态的实时监测和差异性治理；S5步骤采集已被分配的对应冻土区域年平均阳光照射时间Gz；由冻土地预测治理模型对匹配的渐变治理方案进行预测分析，并进行优化治理方案，提高冻土地基的长期运营维护。

本发明授权预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法及系统在权利要求书中公布了：1.预测公路冻土地基在长期运营中渐变信息的方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、预先获取待预测的公路冻土地基区域的GPS电子地图，以随机采样的形式获取公路冻土地基区域的地下水深度，并获取冻土地基区域内的年平均降水量和降雪量，综合生成地基融水条件系数Rsx，当地基融水条件系数Rsx高于预设的条件阈值时，表示存在冻土融水风险，则向系统发送第一处理信息；利用采集得到的地下水深度Dxs、年平均降水量JS和年平均降雪量JX，无量纲处理后，按照如下公式生成地基融水条件系数Rsx： 式中，W1＞W2，W1及W2为年平均降水量JS和年平均降雪量JX的比例系数，且W1+W2＝1.0；S2、在获取第一处理信息时，将公路冻土地基区域分割为多个检测区域，在多个检测区域里设置检测点，集合传感器组对冻土状态特性进行两季检测，分别是冬季和夏季，建立冻结数据集和融化数据集，归纳为冻土状态特性数据集，依据冻土状态特性数据集生成冻土状态系数ZTx，依据冻土状态系数ZTx确定冻土为季节性冻土区域和非季节性冻土区域；所述S2中具体包括：S21、利用地理信息系统GIS工具，将公路冻土地基区域分割为多个检测区域，并在每个区域内设置检测点；S22、在冬季，通过传感器组采集地表层、冻土层表面和活动层的土壤温度和湿度值，同时测量地下水位深度，构成了冻结数据集；S23、在夏季，通过传感器组采集相同位置的土壤温度和湿度值，同时测量地下水位深度，构成了融化数据集；S24、将冻结数据集和融化数据集合并，形成一个综合的冻土状态特性数据集；包括不同检测点在冬季和夏季的地表层、冻土层表面和活动层的土壤温度和湿度值，以及地下水位深度的信息；S26、对于每个检测点，计算冬季和夏季的地表层和冻土层表面、活动层的土壤温度和湿度的平均值，以及地下水位深度的平均值；S27、依据S26计算得到的平均值，无量纲处理，通过以下公式计算获得冻土状态系数ZTx： 式中，DdbcT1表示为冬季地表层温度均值，XdbcS1表示为夏季地表层湿度均值；XdbcT2表示为夏季地表层温度均值，DdbcS2表示为冬季地表层湿度均值；DdtcT1表示为冬季冻土层表面温度均值，XdtcS1表示为夏季冻土层表面湿度均值；XdtcT2表示为夏季冻土层表面温度均值，DdtcS2表示为冬季冻土层表面湿度均值；DhdcT1表示为冬季活动层温度均值，XhdcS1表示为夏季活动层湿度均值；XhdcT2表示为夏季活动层温度均值，DhdcS2表示为冬季活动层湿度均值；SdxsJz表示为夏季地下水位深度均值，DdxsJz表示为冬季地下水位深度均值；S28、预设第一阈值，第一阈值作为季节性冻土和非季节性冻土的分界线，对于每个检测点，比较计算得到的冻土状态系数ZTx与第一阈值，若冻土状态系数ZTx大于第一阈值，则判定为季节性冻土区域；若冻土状态系数ZTx小于或等于第一阈值，则判定为非季节性冻土区域；S3、获取季节性冻土区域和非季节性冻土区域内的植被覆盖率ZbF和地形高程值Gc，对冻土状态系数ZTx进行修正，并以修正结果作为冻土融化系数Rh，依据冻土融化系数Rh的值对检测区域进行重新划分，获得划分结果；所述S3中具体包括：S31、利用遥感技术，获取季节性冻土和非季节性冻土区域的影像数据，并提取影像数据中的植被覆盖面积，获取植被覆盖率ZbF；使用雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型DEM，使用合成孔径雷达SAR卫星的数据生成雷达高程图像，SAR技术穿透云层和植被，获取地表高程信息，利用立体影像匹配技术，比较统一地物在不同视角的光学影像，计算获得初始地形高程值Gc1，并使用GPS进行地面测量，获得第二地形高程值Gc2，对初始地形高程值Gc1进行修正，获得地形高程值Gc；S32、通过采集的植被覆盖率ZbF和地形高程值Gc对冻土状态系数ZTx进行修正，建立修正模型，通过以下公式获得：冻土融化系数Rh；Rh＝α*ZTx+β*ZbF+γ*Gc+∈式中，α表示为第一修正系数，β表示为第二修正系数，表示为植被覆盖面积对冻土状态的影响值；γ表示为地形高程值对冻土状态的影响值，其中，∈表示误差项；S33、设置稳定阈值、部分融化阈值和全面融化阈值，将冻土融化系数Rh分别与稳定阈值、部分融化阈值和全面融化阈值进行对比，匹配在稳定阈值区间内，表示为稳定状态区域；匹配在部分融化阈值区间内，表示为部分融化状态区域；匹配在全面融化阈值区间内，表示为全面融化状态区域；S4、依据划分结果，建立冻土特征库；存储冻土区域的地理信息，包括地形、地貌、土层深度、温度分布以及形变数据；并存储冻土区域的冻土状态数据，包括土壤温度、湿度和含水量，记录土壤类型、冻土深度和季节性变化特征；从公开渠道获取冻土地基的渐变治理方案，汇总获取冻土地治理方案信息，建立冻土地基渐变治理方案库；将冻土区域的特征与冻土地基渐变治理方案库中的渐变治理方案进行对应性匹配，输出相对应冻土地治理方案；S5、采集已被分配的对应冻土区域的土壤结构数据以及年平均阳光照射时间Gz，获取对应的冻土地治理方案，建立卷积神经网络CNN并进行训练，并生成冻土地预测治理模型，由冻土地预测治理模型对匹配的冻土地治理方案进行预测分析，获得预测分析结果，并依据预测分析结果选择优化后的治理方案；所述S5具体包括：S51、已被分配的对应冻土区域进行土壤结构数据采集，涉及到采样和实地测量，以获取土壤的物理和化学特性；并通过气象信息获取对应冻土区域的年平均阳光照射时间Gz；S52、从已有的冻土地基渐变治理方案库中获取对应冻土区域的冻土地治理方案；获取的方案与土壤结构数据和年平均阳光照射时间Gz相匹配；S53、将采集到的土壤结构数据和阳光照射时间数据整理成适合卷积神经网络CNN的格式，使用已有的土壤结构数据和年平均阳光照射时间Gz数据，以及对应的冻土地治理方案作为标签，对卷积神经网络CNN进行训练；利用训练好的冻土地预测治理模型，对新的土壤结构数据和年平均阳光照射时间Gz数据进行预测分析；得到冻土地预测治理模型对于冻土地治理方案的优化预测结果，包括：稳定状态区域：定期巡检和监测，并在地基表面建立维护防护层，采用防水材料保护层，并当年平均阳光照射时间Gz大于阳光照射阈值时，增加植被覆盖率，在暖季节增加遮阴时间，在寒冷季节增加照明，控制地表温度；部分融化状态区域：实时加固措施，加强地基支撑，包括钢筋混凝土桩基和地下挡墙，并当年平均阳光照射时间Gz大于阳光照射阈值时，在暖季节增加遮阴时间，加强排水控制；全面融化状态区域：地基改良，加灌注桩和振动桩，灌浆加固，增大土体的黏密度，以及加强排水控制；并当年平均阳光照射时间Gz大于阳光照射阈值时，增加植被覆盖率，在暖季节增加遮阴时间，并对环境调控，增加地热系统，控制降低土壤湿度。

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