元の名称記録: 四川省交通建设集团有限责任公司; 重庆大学溧阳智慧城市研究院; 重庆大学; 四川路桥建设集团股份有限公司; 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司

本发明公开了一种盾构隧道渣土改良参数预测方法及其系统，涉及隧道工程施工技术领域，该方法通过在盾构机关键部位布设多模态传感器，采集掘进参数、地层参数、多模态传感器信号、渣土物理性质和改良剂注入参数；然后提取变化特征，计算突变敏感因子并进行工况判定；构建常态预测子模型库及突变快速响应模型，计算地层模型适配指数并进行模型适配性判定；利用图神经网络建立工况耦合预测模型，提取非线性耦合特征，计算工况耦合指数并判断预测稳定性；采集施工实际表现数据，与模型预测结果对比，计算预测修正指数并进行偏差分析，触发相应修正策略。该方法能够实现盾构隧道渣土改良参数的智能预测与动态修正，提高施工过程的安全性与稳定性。

本发明涉及颗粒状态检测技术领域，具体为一种盾构密封舱内渣土状态可视化系统及方法，本发明中，通过SIMPLE算法的受力方向差匹配，将颗粒间剪切强度分布转化为可计算参数集，能够在复杂受力环境下实现剪切特征的定量提取，为流动状态推算提供稳定的力学边界条件，建立动量交换的数值耦合模型，使流场中紊动与缓流分区的判定不再依赖经验阈值，以数学矩阵的特征值变化作为分区依据，增强流场划分的自适应性与精确性，强度矩阵与中心性算法的结合使颗粒接触网络中的主载荷通道得以自动识别，路径排序以连接度为核心计算指标，使载荷传递的结构层级清晰呈现，基于路径剪切与支撑力比值的加权叠合形成稳定矩阵，极值点提取使低稳区识别具备量化精度。