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公开(公告)号：CN118821289A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411077620.5
申请日：2024-08-07
Applicant: 中铁科学研究院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种滑坡分段稳定性评价的点安全系数方法及装置，涉及滑坡稳定性评价技术领域，包括从位于顶部的条块开始遍历，依次计算每个条块的点安全系数，基于条块的点安全系数判断条块是否能够自稳；计算当前条块达到极限平衡状态时所需要的最小支持力；计算当前条块的下部条块在提供最小支持力后的点安全系数，基于所述点安全系数判断条块是否能够自稳：若否，则重复计算下部条块达到极限平衡状态时所需要的最小支持力；当计算出所有条块的点安全系数时，基于各条块点安全系数计算得到滑坡的整体安全系数，本发明将极限平衡法和数值分析点安全系数法相结合，计算得到滑坡的点安全系数和整体安全系数，从而分析出滑坡的稳定性。
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公开(公告)号：CN119311991A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411470186.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 中铁科学研究院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06F17/10 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于斜条分法的点安全系数评价边坡稳定性方法和装置，涉及边坡治理技术领域，包括将边坡的滑体划分为若干个斜条块；从坡底的斜条块开始向上遍历，根据抗剪强度参数计算各斜条块的点安全系数；当所遍历斜条块的点安全系数小于预设阈值时，计算斜条块的点安全系数等于预设阈值时所需的支持力；根据抗剪强度参数计算下一次遍历斜条块提供支持力后的点安全系数，当计算得到所有斜条块的点安全系数，判断坡顶斜条块的点安全系数是否大于预设阈值：若是，则基于各斜条块的点安全系数计算得到滑坡的整体安全系数，本发明通过分析点安全系数的分布规律得到滑坡的空间滑动机制，进而进行针对性的支挡防护。
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公开(公告)号：CN119443532A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510040447.X
申请日：2025-01-10
Applicant: 中铁科学研究院集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种土地利用类型碳排放影响因素分解方法，属于碳排放影响因素分解技术领域，该方法包括：根据土地研究区域资料，确定研究区域中影响土地利用类型的因素，得到关键影响因素，并根据关键影响因素，获取各时段的关键影响因素的相关数据；利用改进的卡亚等式构建土地利用类型碳排放影响因素分解模型，并结合对数平均迪氏指数法构建各分解的土地利用类型碳排放影响因素变化模型；利用土地利用类型碳排放影响因素分解模型和土地利用类型碳排放影响因素变化模型，得到分解的影响因素在各时段对土地利用碳排放的作用程度，完成碳排放影响因素分解；本发明解决了现有技术对土地利用碳排放影响因素难以准确识别和量化以及不具有普适性的问题。
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公开(公告)号：CN118901528A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411405660.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 中铁科学研究院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在工程弃渣堆场复垦建造水田的方法，属于生态修复技术领域。本发明中在工程弃渣堆场建造水田时，在堆场内设置有土壤层、反滤层、隔渗层、调蓄层、防渗层、找平层等，各层相互配合，能够显著增强隔水调蓄防渗性能，水田中的水不会向工程弃渣堆场中渗透，可以防止渗漏，不仅不会浪费水资源，而且不会破坏堆场内部结构，从而避免堆场崩塌，提升堆场的稳定性；另外，堆场中的受控调蓄层水也不会返渗到水田中，能够有效适应水田中作物的生长需要。
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公开(公告)号：CN119203341B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411402764.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种边坡精细化安全状况评价方法及装置，涉及边坡安全评价技术领域，包括：获取边坡的几何特性；根据所述几何特性，构建边坡仿真模型，基于所述边坡仿真模型计算边坡全域的点安全系数；基于所述边坡仿真模型，获取多个监测点的监测数据；基于所述监测数据构建危险性评价指标；构建神经网络模型，通过所述监测数据和所述危险性评价指标对所述神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；通过训练后的神经网络模型对所述边坡各个区域的安全状况进行评价，得到各个区域的预警等级。本发明解决了现有技术对于复杂地质条件的边坡无法准确反映实际情况的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134077A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410106882.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 中铁科学研究院有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于人、材和机的碳排放计算方法，涉及铁路施工建造领域，包括以下步骤：基于铁路施工项目资料，获得碳排放计算的时间边界和空间边界；基于时间边界和空间边界，利用采集系统分别获得施工人员碳排放数据、建材碳排放数据和机械碳排放数据；对施工人员碳排放数据、建材碳排放数据和机械碳排放数据进行预处理；基于预处理后的数据，获得施工总体碳排放，完成基于人、材和机的碳排放计算。本发明解决了现有技术未考虑建材及施工人员的碳排放，计算范围较窄，且没有对排放因子进行修正，导致碳排放计算不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116070675A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310201636.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种边坡神经网络模型选取方法、装置、设备及可读存储介质，涉及山地灾害技术领域，包括：根据破坏模式将边坡划分为若干种不同种类的边坡,获取每种边坡的研究参数；通过数值模拟计算每种边坡在不同研究参数下的变形特征，构建每种边坡的数据样本集；根据所述数据样本集对神经网络模型进行训练和测试，得到每种边坡对应的最优神经网络模型；建立专家系统；获取现场边坡的破坏模式，将所述现场边坡的破坏模式输入所述专家系统，得到现场边坡的建议神经网络模型和对应的模型结构参数，本发明基于边坡破坏模式来自动选取用于预测边坡的内部情况的最优神经网络类型，更具有科学性和实用性。
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公开(公告)号：CN119203341A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411402764.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种边坡精细化安全状况评价方法及装置，涉及边坡安全评价技术领域，包括：获取边坡的几何特性；根据所述几何特性，构建边坡仿真模型，基于所述边坡仿真模型计算边坡全域的点安全系数；基于所述边坡仿真模型，获取多个监测点的监测数据；基于所述监测数据构建危险性评价指标；构建神经网络模型，通过所述监测数据和所述危险性评价指标对所述神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；通过训练后的神经网络模型对所述边坡各个区域的安全状况进行评价，得到各个区域的预警等级。本发明解决了现有技术对于复杂地质条件的边坡无法准确反映实际情况的问题。
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公开(公告)号：CN115329679B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211245880.X
申请日：2022-10-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了基覆型边坡破裂面预警的方法、装置、设备及存储介质，涉及山地灾害技术领域。本申请中，根据现场采集的各参数利用神经网络预测出边坡生成后缘破裂面的几何形态参数和位置参数，提高预测结果精准度的同时，也缩短了预测时间。然后再基于后缘破裂面的几何形态参数、位置参数以及现场采集的参数进行强度折减法计算，得到后缘破裂面的安全系数和潜在滑移土的总方量，并基于后缘破裂面的安全系数和潜在滑移土的总方量进行预警，同时结合众多影响因素得到最终预警等级，对于预警等级的判断考虑因素更加完善，进而提高预警等级的精准度。
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公开(公告)号：CN116070675B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310201636.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种边坡神经网络模型选取方法、装置、设备及可读存储介质，涉及山地灾害技术领域，包括：根据破坏模式将边坡划分为若干种不同种类的边坡,获取每种边坡的研究参数；通过数值模拟计算每种边坡在不同研究参数下的变形特征，构建每种边坡的数据样本集；根据所述数据样本集对神经网络模型进行训练和测试，得到每种边坡对应的最优神经网络模型；建立专家系统；获取现场边坡的破坏模式，将所述现场边坡的破坏模式输入所述专家系统，得到现场边坡的建议神经网络模型和对应的模型结构参数，本发明基于边坡破坏模式来自动选取用于预测边坡的内部情况的最优神经网络类型，更具有科学性和实用性。
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