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龙图腾网恭喜中建三局城建有限公司;中建铁路投资建设集团有限公司;东北大学申请的专利考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制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：CN118794318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411272708.2，技术领域涉及：F42D3/04；该发明授权考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制方法是由王延涛;吴宁;安然;代广伟;於可佳;朱广举;钱辉斌;江志平;李小冬;刘克奇;侯建;闫田青;袁小虎;解旭阳;张典威;王磊;张超;恩克太文;郝利锁;左发林设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及岩土爆破技术领域，提供了一种考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制方法，采用三维激光扫描仪扫描隧道掌子面及围岩；获取围岩组构参数与爆破效果评价参数；根据当前掌子面图像和扫描数据，梳理围岩组构参数与爆破参数以及爆破效果评价参数线性之间的关系并基于深度学习算法建立智能模型；将现场爆破效果好的数据输入构建的智能模型中进行训练并补充数据集；将爆破效果评价参数和赋值后的围岩组构参数输入智能模型，获得优化爆破参数；基于优化爆破参数进行三维激光可视化布点，实施优化爆破方案，实现隧道爆破超欠挖控制。保证爆破方案对超大断面围岩和地质环境的适应性，有效控制爆破超欠挖，降低工程成本并提高工程的施工效率。

本发明授权考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑岩体组构参数的隧道爆破超欠挖控制方法，其特征在于，包括以下步骤：依据现场爆破方案进行隧道爆破并揭露掌子面；采用三维激光扫描仪扫描隧道掌子面及围岩；获取围岩组构参数与爆破效果评价参数；根据当前掌子面图像和扫描数据，梳理围岩组构参数与爆破参数以及爆破效果评价参数线性之间的关系并基于深度学习算法建立智能模型；将现场爆破效果好的数据输入构建的智能模型中进行训练并补充数据集；将爆破效果评价参数和赋值后的围岩组构参数输入智能模型，获得优化爆破参数；基于优化爆破参数进行三维激光可视化布点，实施优化爆破方案，实现隧道爆破超欠挖控制；所述建立智能模型的步骤包括：创建训练样本数据库；所述样本数据库内的样本数据包括围岩组构参数、爆破参数以及爆破效果评价参数；在既有神经网络结构的末端设置所述爆破参数的四个预测值，得到能够实现隧道爆破参数优化的神经网络智能模型；选取贝叶斯正则化算法作为训练算法，将获取的样本数据输入建立的智能模型中进行迭代训练；所述爆破参数的四个预测值包括掏槽眼参数、周边眼间距、周边眼位置和装药参数；所述爆破效果评价参数包括：炮孔留痕率、块度分布、超欠挖量值和爆破成本；所述围岩组构参数包括：岩体优势结构面产状参数、岩体完整性系数和节理间距；所述采用三维激光扫描仪扫描隧道掌子面及围岩；获取围岩组构参数与爆破效果评价参数的步骤包括：利用三维激光扫描仪对隧道爆破揭露围岩进行扫描获取点云数据；将采集到的点云数据进行数据处理和清洗，以去除噪声和无关数据，保留有效的隧道内部信息；利用改进FasterR-CNN方法智能化处理爆破后隧道侧壁可见炮孔；最终通过比对不同时间点的点云数据，识别出爆破后留下的炮孔痕迹和损坏情况，进而计算炮孔留痕率；利用所述三维激光扫描仪扫描隧道掌子面及围岩获取的爆渣图像；建立Mask-R-CNN模型，并进行模型训练和爆渣图像分割；训练完后进行HSV变换与形态学优化，应用HSV变换来增强所述爆渣图像中的颜色信息；对分割后的爆渣图像进行块度统计，计算每个块的大小、形状和分布，分析统计结果，评估爆堆的块度分布和质量，得到块度分布统计；所述实施优化爆破方案步骤之后，还包括：再次采用所述三维激光扫描仪扫描隧道掌子面及围岩，以再次获取围岩组构参数与爆破效果评价参数，并利用所述智能模型继续优化所述爆破参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中建三局城建有限公司;中建铁路投资建设集团有限公司;东北大学，其通讯地址为：130500 吉林省长春市空港经济开发区金港大街与丹霞山路交汇空港经济开发区管委会107-2室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。