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龙图腾网获悉中南大学;中国建筑第五工程局有限公司申请的专利一种基坑涌水量多源数据智能预测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：CN121743790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610236953.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基坑涌水量多源数据智能预测方法是由何丹;徐晓峰;吴佳润;曹超;李小静;肖洪波;林宇亮;刘冯光;丁超;刘坤林设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基坑涌水量多源数据智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基坑涌水量多源数据智能预测方法，包括：获取基坑内侧降水深度、基坑外侧水位、不同深度处的水压力、实际涌水量以及土层渗透系数；确定计算区域，并建立描述稳态地下水渗流的控制方程及其对应的定水头、定流量边界条件，同时明确基坑围护结构两侧的区域连续条件；构建基坑内侧和外侧深度学习神经网络；构建总损失函数；采用分阶段优化算法最小化该损失函数，从而训练网络；最终利用训练好的网络快速准确地预测水头分布和基坑内涌水量。本发明实现了物理机理与数据驱动方法的深度融合，在保证预测结果严格符合物理规律的同时，降低了对大量观测数据的依赖，提高了预测的精度和可靠性，为基坑降排水设计提供了更优的决策支持。

本发明授权一种基坑涌水量多源数据智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基坑涌水量多源数据智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在基坑工程施工期间，同步监测基坑内降水深度、基坑外水位、基坑内外不同深度处的孔隙水压力，并利用流量计监测基坑的实际涌水量；并通过工程地质勘察或现场试验获取基坑深度处的土层渗透系数； S2、根据基坑的几何尺寸、开挖深度及地质勘察结果，明确渗流场的计算区域及其边界；确定该区域内的控制方程以及所有边界上的定水头条件和定流量条件；同时，定义基坑围护结构以下、不透水层以上部分基坑内侧与外侧区域之间的水头连续和流量连续条件； S3、构建两个分别对应基坑内侧和外侧的深度学习神经网络；其中，对于基坑内侧的深度学习神经网络，其输入为空间坐标、基坑内降水深度、不透水层深度、基坑内侧宽度以及土层渗透系数，输出为预测的地下水头值和涌水量；对于基坑外侧的深度学习神经网络，其输入为空间坐标、基坑外水位、不透水层深度、基坑外侧计算宽度以及土层渗透系数，输出为预测的地下水头值； S4、构建包含物理规律的总损失函数，所述总损失函数由数据损失项、控制方程损失项、边界条件损失项和区域间连续条件损失项加权构成；其中： 所述数据损失项包括基坑内侧神经网络水头预测的数据损失项、基坑内侧神经网络涌水量预测的数据损失项以及基坑外侧神经网络水头预测的数据损失项；所述数据损失项融合了高保真现场监测数据和低保真数据，并对误差进行了归一化处理；所述数据损失项表达式为： ； 所述控制方程损失项基于自动微分技术计算得到，其包括基坑内侧神经网络预测的水头控制方程损失项以及基坑外侧神经网络预测的水头控制方程损失项，其表达式为： ； 所述边界条件损失项包括基坑内侧神经网络定水头边界损失项和定流量边界损失项，以及基坑外侧神经网络定水头边界损失项和定流量边界损失项；并且，定水头边界损失项和定流量边界损失项均进行了归一化处理； 所述区域间连续条件损失项包括基坑内侧神经网络和基坑外侧神经网络在基坑围护结构以下透水层以上处的水头损失项和流量损失项；且水头损失项和流量损失项均进行了归一化处理； S5、利用优化算法最小化所述总损失函数，通过迭代更新基坑内侧和外侧网络参数； S6、训练完成后，将未来工况的参数输入训练好的神经网络中进行预测，得到基坑涌水量预测值。

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