CN116070924A - 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统 - Google Patents

基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116070924A
CN116070924A CN202310210754.9A CN202310210754A CN116070924A CN 116070924 A CN116070924 A CN 116070924A CN 202310210754 A CN202310210754 A CN 202310210754A CN 116070924 A CN116070924 A CN 116070924A
Authority
CN
China
Prior art keywords
supporting
scheme
stability
surrounding rock
schemes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310210754.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116070924B (zh
Inventor
刘凯文
邱睿哲
封坤
高军
倪芃芃
宁玻
汪小龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest Jiaotong University
Original Assignee
Southwest Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest Jiaotong University filed Critical Southwest Jiaotong University
Priority to CN202310210754.9A priority Critical patent/CN116070924B/zh
Publication of CN116070924A publication Critical patent/CN116070924A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116070924B publication Critical patent/CN116070924B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/13Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/08Construction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

本发明提供基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统,包括以下步骤:步骤1:采集隧道当前几何参数和地质参数;步骤2:生成可选支护方案;步骤3:选取部分备选支护方案建立数值模型,计算支护后围岩稳定性计算值及支护费用;步骤4:为其余可选支护方案生成围岩稳定性随机值;步骤5:基于步骤4选取新增备选支护方案,计算支护后围岩稳定性计算值及支护费用;步骤6:更新高斯分布参数,直到连续两次选取的新增备选支护方案间欧氏距离小于规定阈值,停止计算;步骤7:生成支护后围岩稳定性‑支护费用曲线,依据该曲线选取最佳支护方案。本发明通过高斯过程回归方法,对隧道支护方案进行主动决策,提升隧道支护方案选择的合理性。

Description

基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统
技术领域
本发明涉及隧道施工领域,特别是基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统。
背景技术
隧道支护方案的合理选择是保证隧道施工安全的关键。大量工程实际表明,在复杂多变地质条件下支护后常出现围岩可靠度不足或安全储备过多的情况,这造成隧道中存在安全隐患或资金的浪费。因此,如何对隧道进行合理的支护,已成为隧道施工领域一个亟待解决的问题。
目前支护方案的选择多依赖于既有工程经验,这导致设计存在一定的盲目性。虽然已有一些理论方法、数值方法及机器学习方法能够依据支护方案计算出支护后围岩响应,但这些方法无法主动指导施工人员比选出最佳方案。因此,急需基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统。
发明内容
本发明解决的技术问题是:克服现有技术无法快速对隧道支护方案进行主动决策的问题。
本发明的技术解决方案是:基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,包括以下步骤:
步骤1:采集隧道当前几何参数和地质参数。
步骤2:在支护参数取值范围内对每类支护参数均匀采样M次,并组合成N组可选支护方案。
步骤3:在N组可选支护方案中随机抽取k组备选支护方案,按照步骤1中参数和该k组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用。
步骤4:基于步骤3中已计算的k组备选支护方案支护后围岩稳定性,计算其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,采用拉丁超立方抽样为其余N-k组可选支护方案生成一组围岩稳定性随机值,记录该组围岩稳定性最大值对应的支护方案。重复t次拉丁超立方抽样,统计其余N-k组可选支护方案取得围岩稳定性最大值的频数。
步骤5:选取步骤4中频数最大的可选支护方案作为新增备选支护方案,按照步骤1中参数和该组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用。
步骤6:基于既有已计算的备选支护方案支护后围岩稳定性更新其余可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,并重复步骤4和步骤5选取新增备选支护方案并获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用,直到连续两次选取的新增备选支护方案间欧氏距离小于规定阈值,停止计算,欧式距离d计算公式为:
式中c为支护参数种类个数,为任意连续两次选取的新增备选支护方案中前一支护方案中第i个参数,为后一支护方案中第i个参数。
步骤7:根据所有备选支护方案支护后围岩稳定性计算值及支护费用,筛选出支护后围岩稳定性及支护费用均满足要求的方案,并生成支护后围岩稳定性-支护费用曲线,依据该曲线选取最佳支护方案,发送至现场施工人员。
进一步的,所述步骤2中N组可选支护方案,N的个数为:
N=Mc
式中c为支护参数种类个数。
进一步的,所述步骤4中其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,其计算过程为:
对于其余N-k组可选支护方案中任一可选支护方案,采用指数核函数计算该支护方案与已计算的备选支护方案支护后围岩稳定性间协方差向量;
基于该协方差向量计算该可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数;
进一步的,所述步骤7中最佳支护方案为支护后围岩稳定性-支护费用曲线中围岩稳定性与支护费用比值最大的点所对应的支护方案。
基于高斯过程回归的隧道支护方案决策系统包括信息采集模块、处理模块和决策模块;
信息采集模块用于采集隧道当前几何参数和地质参数;
处理模块用于生成可选支护方案,建立数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用;采用高斯过程回归基于既有的备选支护方案选取新增备选支护方案,并比选出支护后围岩稳定性最大值所对应的支护方案;根据所有备选支护方案支护后围岩稳定性计算值及支护费用,筛选出支护后围岩稳定性及支护费用均满足要求的方案,并生成支护后围岩稳定性-支护费用曲线。
决策模块用于计算支护后围岩稳定性-支护费用曲线中围岩稳定性与支护费用比值最大的点对应的支护方案,并将该支护方案发送至现场施工人员进行施工指导。
本发明的有益效果是:
(1)本发明通过数值模型准确量化支护后围岩稳定性,结合高斯过程回归方法,根据已计算支护方案推断优化的支护方案,最终基于支护方案小样本快速寻找出最佳支护方案。
(2)本发明是对隧道支护方案进行决策的有效手段,为隧道支护施工提供科学指导,为分析相关类似工况提供了新思路,分析方法流程清晰、可靠性强。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法的流程示意图。
具体实施方式
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照图1,示出了本发明实施例提供的基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,包括以下步骤:
S101:采集隧道当前几何参数和地质参数。
S102:在支护参数取值范围内对每类支护参数均匀采样M次,并组合成N组可选支护方案,其中:
N=Mc
式中c为支护参数个数。
S103:在N组可选支护方案中随机抽取k组备选支护方案,按照S101中参数和该k组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用,其中支护费用为材料费用、人工费用和施工机械费用的总和。
S104:基于S103中已计算的k组备选支护方案支护后围岩稳定性,计算其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,计算过程为:
(1)将其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性视为服从高斯分布的随机变量;
(2)对于其余N-k组可选支护方案中任一可选支护方案p,采用指数核函数计算该支护方案p与任一已计算的备选支护方案q之间协方差元素C(p,q),计算方法为:
式中,pl为可选支护方案p的支护参数,ql为已计算的备选支护方案q的支护参数,σ为带宽参数(该参数能够调整核函数的作用范围,取值可任意调节)。
(3)支护方案p与所有已计算的备选支护方案之间协方差元素构成协方差向量,并基于该协方差向量计算可选支护方案p支护后围岩稳定性高斯分布参数。
(4)重复上述计算过程计算其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数。
基于其余可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布,采用拉丁超立方抽样获取一组其余支护方案支护后围岩稳定性随机值,记录该组中围岩稳定性最大值对应的支护方案。重复t次抽样,记录每组中围岩稳定性最大值对应的支护方案,统计每个其余可选支护方案取得围岩稳定性最大值的频数。
S105:选取S104中频数最大的可选支护方案作为新增备选支护方案,按照S101中参数和该组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用。
S106:基于既有已计算的备选支护方案支护后围岩稳定性更新其余可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,并重复S104和S105选取新增备选支护方案并获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用,直到连续两次选取的新增备选支护方案间欧氏距离小于规定阈值,停止计算,欧式距离d计算公式为:
式中c为支护参数种类个数,为任意连续两次选取的新增备选支护方案中前一支护方案中第i个参数,为后一支护方案中第i个参数。
S107:根据既有支护后围岩稳定性计算值及支护费用,筛选出稳定性及费用均满足要求的支护方案,并生成支护后围岩稳定性-支护费用曲线,计算该曲线中围岩稳定性与支护费用比值最大所对应的备选支护方案,该方案为最佳支护方案,发送至现场施工人员。
本发明实施例提供的方案,结合数值模拟方法和高斯过程回归方法,精确量化支护后隧道围岩稳定性并在众多支护可选方案中快速寻找备选支护方案进而比选出最佳支护方案,有助于相关设计人员进行隧道支护方案决策,提升隧道支护后可靠度,并降低成本。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,均属于本发明的保护之内。

Claims (5)

1.基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:采集隧道当前几何参数和地质参数;
步骤2:在支护参数取值范围内对每类支护参数均匀采样M次,并组合成N组可选支护方案;
步骤3:在N组可选支护方案中随机抽取k组备选支护方案,按照步骤1中参数和该k组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用;
步骤4:基于步骤3中已计算的k组备选支护方案支护后围岩稳定性,计算其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,采用拉丁超立方抽样为其余N-k组可选支护方案生成一组围岩稳定性随机值,记录该组围岩稳定性最大值对应的支护方案,重复t次拉丁超立方抽样,统计其余N-k组可选支护方案取得围岩稳定性最大值的频数;
步骤5:选取步骤4中频数最大的可选支护方案作为新增备选支护方案,按照步骤1中参数和该组备选支护方案中支护参数建立对应数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用;
步骤6:基于既有已计算的备选支护方案支护后围岩稳定性更新其余可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,并重复步骤4和步骤5选取新增备选支护方案并获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用,直到连续两次选取的新增备选支护方案间欧氏距离小于规定阈值,停止计算,欧式距离d计算公式为:
式中c为支护参数种类个数,为任意连续两次选取的新增备选支护方案中前一支护方案中第i个参数,为后一支护方案中第i个参数;
步骤7:根据所有备选支护方案支护后围岩稳定性计算值及支护费用,筛选出支护后围岩稳定性及支护费用均满足要求的方案,并生成支护后围岩稳定性-支护费用曲线,依据该曲线选取最佳支护方案,发送至现场施工人员。
2.如权利要求1所述基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,其特征在于,所述步骤2中N组可选支护方案,N的个数为:
N=Mc
式中c为支护参数种类个数。
3.如权利要求1所述基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,其特征在于,所述步骤4中其余N-k组可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数,其计算过程为:
对于其余N-k组可选支护方案中任一可选支护方案,采用指数核函数计算该支护方案与已计算的备选支护方案支护后围岩稳定性间协方差向量;
基于该协方差向量计算该可选支护方案支护后围岩稳定性高斯分布参数。
4.如权利要求1所述基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法,其特征在于,所述步骤7中最佳支护方案为支护后围岩稳定性-支护费用曲线中围岩稳定性与支护费用比值最大的点所对应的支护方案。
5.采用权利要求1~4任一所述基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法所构成的系统,其特征在于,包括信息采集模块、处理模块和决策模块;
信息采集模块用于采集隧道当前几何参数和地质参数;
处理模块用于生成可选支护方案,建立数值模型获取支护后围岩稳定性计算值及支护费用;采用高斯过程回归基于既有的备选支护方案选取新增备选支护方案,并比选出支护后围岩稳定性最大值所对应的支护方案;根据所有备选支护方案支护后围岩稳定性计算值及支护费用,筛选出支护后围岩稳定性及支护费用均满足要求的方案,并生成支护后围岩稳定性-支护费用曲线;
决策模块用于计算支护后围岩稳定性-支护费用曲线中围岩稳定性与支护费用比值最大的点对应的支护方案,并将该支护方案发送至现场施工人员进行施工指导。
CN202310210754.9A 2023-03-07 2023-03-07 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统 Active CN116070924B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310210754.9A CN116070924B (zh) 2023-03-07 2023-03-07 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310210754.9A CN116070924B (zh) 2023-03-07 2023-03-07 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116070924A true CN116070924A (zh) 2023-05-05
CN116070924B CN116070924B (zh) 2023-06-02

Family

ID=86175099

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310210754.9A Active CN116070924B (zh) 2023-03-07 2023-03-07 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116070924B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101634229A (zh) * 2009-08-20 2010-01-27 同济大学 基于风险的隧道支护结构设计方法
CN105550989A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 西安电子科技大学 基于非局部高斯过程回归的图像超分辨方法
CN111797535A (zh) * 2020-07-11 2020-10-20 吉林大学 一种面向多种代理模型的结构可靠性分析自适应加点方法
CN113313357A (zh) * 2021-04-30 2021-08-27 东南大学 一种基于高斯过程回归分析的交通道路安全评价方法
WO2021195044A1 (en) * 2020-03-23 2021-09-30 The Johns Hopkins University Methods, systems and related aspects for optimization and planning of cardiac surgery
CN114386508A (zh) * 2022-01-12 2022-04-22 郑州大学 一种基于样本点显著性的高斯过程回归序贯设计方法
CN115455522A (zh) * 2022-07-22 2022-12-09 北京交通大学 隧道支护体系的优化方法及装置
CN115577440A (zh) * 2022-12-09 2023-01-06 西南交通大学 一种基于贝叶斯的盾构隧道掌子面失稳预警方法及系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101634229A (zh) * 2009-08-20 2010-01-27 同济大学 基于风险的隧道支护结构设计方法
CN105550989A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 西安电子科技大学 基于非局部高斯过程回归的图像超分辨方法
WO2021195044A1 (en) * 2020-03-23 2021-09-30 The Johns Hopkins University Methods, systems and related aspects for optimization and planning of cardiac surgery
CN111797535A (zh) * 2020-07-11 2020-10-20 吉林大学 一种面向多种代理模型的结构可靠性分析自适应加点方法
CN113313357A (zh) * 2021-04-30 2021-08-27 东南大学 一种基于高斯过程回归分析的交通道路安全评价方法
CN114386508A (zh) * 2022-01-12 2022-04-22 郑州大学 一种基于样本点显著性的高斯过程回归序贯设计方法
CN115455522A (zh) * 2022-07-22 2022-12-09 北京交通大学 隧道支护体系的优化方法及装置
CN115577440A (zh) * 2022-12-09 2023-01-06 西南交通大学 一种基于贝叶斯的盾构隧道掌子面失稳预警方法及系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FEI KANG ET AL.: "System probabilistic stability analysis of soil slopes using Guassian peocess regression with Latin hypercube sampling", 《COMPUTERS AND GEOTECHNICS》, vol. 63, pages 13 - 25 *
伍文国: "隧道支护优化及变形破坏概率分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》, no. 4, pages 034 - 130 *
刘智等: "基于聚类与时间序列的公路隧道围岩变形预测方法研究", 《2022世界交通运输大会(WTC2022)论文集(桥梁工程与隧道工程篇)》, pages 1415 - 1425 *
马小伟;王航;韩佳明;: "新安岭软岩隧道围岩稳定性有限元分析", 公路交通科技(应用技术版), no. 09, pages 356 - 358 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116070924B (zh) 2023-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106779372B (zh) 基于改进免疫禁忌算法的农机调度方法
Plate et al. Reliability‐based design concepts in hydraulic engineering 1
CN116070924B (zh) 基于高斯过程回归的隧道支护方案决策方法及系统
CN115186936B (zh) 基于gnn模型的油田最优井网构建方法
CN113537592A (zh) 基于长短时记忆网络的油气藏产量预测方法及装置
CN110763506B (zh) 用于煤型锗矿床勘探的钻孔布置方法
Yan et al. Groundwater quality evaluation using a classification model: a case study of Jilin City, China
CN116894213A (zh) 用于挖掘机工况识别的方法及挖掘机工况识别装置
Hu et al. Driving force planning in shield tunneling based on Markov decision processes
CN110505632B (zh) 站址规划方法和装置
EP4266004A1 (en) User trajectory positioning method, electronic device and computer storage medium
CN116341059A (zh) 基于相似度的隧道智能设计方法
CN109117517A (zh) 一种基于遗传算法与地下水模型的基坑降水优化设计方法
US11546785B2 (en) Server, radio communication system, and control method
CN115758038A (zh) 盾构施工的地层复合比计算方法、装置、设备及介质
Apoji et al. Soil classification and feature importance of EPBM data using random forests
CN112700005A (zh) 一种基于蒙特卡洛树搜索的异常事件处理方法和装置
Biswas et al. Metaheuristic Algorithm for Wellbore Trajectory Optimization
US20240057023A1 (en) Microwave path search using segmented buffer expansions between sites
CN113756795B (zh) 油气甜点识别方法、装置、设备及存储介质
CN117852216A (zh) 一种地层盾构的盾构机刀具配置方法、设备及介质
Farooqui et al. A STUDY OF FUZZY METHODOLOGY OF TUNNEL BORING MACHINE IN THE PROJECT OF LUCKNOW METRO RAIL CORPORATION
CN113709753B (zh) 一种无线宽带通信系统站点布设组网方法及系统
CN117057661A (zh) 一种处理方法及设备
CN116341775A (zh) 基于差分进化算法的矿井数字孪生系统漫游路径规划方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant