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龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测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：CN118332892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202410247550.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测方法及系统是由靳瑾;何斌;王书宣;贺梦莎;张子儒;马富丽;王林浩;韩鹏举;白向灵;安一劲;王星毅设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测方法及系统，涉及岩石力学、电化学和地质工程技术领域，具体步骤包括：S1.获取初始状态和加载状态下岩石的力学参数、热学参数和电学参数，所述岩石的力学参数包括应变数据和压力数据，所述热学参数包括温度数据，所述电学参数包括电化学阻抗特征值，所述电化学阻抗特征值包括电化学阻抗幅值和相位角；S2.构建深度学习网络模型，将所述初始状态和加载状态下岩石的应变数据、压力数据、温度数据、电化学阻抗幅值和相位角作为训练集。本发明通过综合电化学阻抗、应变、压力和温度等参数监测岩石的状态，增加了预测的精确度，实现了岩石破坏的短临预测。

本发明授权一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电化学阻抗特征值的岩石破坏短临预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.获取初始状态和加载状态下岩石的力学参数、热学参数和电学参数，所述岩石的力学参数包括应变数据和压力数据，所述热学参数包括温度数据，所述电学参数包括电化学阻抗特征值，所述电化学阻抗特征值包括电化学阻抗幅值和相位角；S2.构建深度学习网络模型，将所述初始状态和加载状态下岩石的应变数据、压力数据、温度数据、电化学阻抗幅值和相位角作为训练集，对应的岩石内部的裂隙尺寸和峰值强度作为标签，输入至深度学习网络模型中进行训练；S3.获取岩石的实时试验数据，所述岩石的实时试验数据包括应变数据、应力数据、温度数据、电化学阻抗幅值和相位角；S4.将所述岩石的实时试验数据中的应变数据、应力数据、温度数据、电化学阻抗幅值和相位角，输入至预测模型，获取岩石内部的裂隙尺寸的预测值和峰值强度的预测值；S5.将所述岩石的实时试验数据中的应变数据、应力数据、温度数据、电化学阻抗幅值和相位角数据构建修正指数，并通过所述修正指数对岩石内部的裂隙尺寸的预测值和峰值强度的预测值进行修正，并将修正后的裂隙尺寸的预测值和峰值强度的预测值进行数据分析和处理，生成岩石内部的损伤系数，将所述电化学阻抗幅值和相位角数据进行数据分析和处理，生成岩石外部短临破坏的指示系数；S6.将所述岩石内部的损伤系数和岩石外部短临破坏的指示系数一一比较，对岩石的破坏进行短临预测。

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