国家知识产权局信息显示，中电建铁路建设投资集团有限公司、中国矿业大学、中电建（青岛）建设有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的滨海多重耦合腐蚀环境下注浆参数智能优化方法”的专利，公开号CN122886333A，申请日期为2026年8月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习的滨海多重耦合腐蚀环境下注浆参数智能优化方法，该方法首先获取包括腐蚀介质浓度与土体空隙的环境特征数据，随后构建并训练深度神经网络模型；建立环境特征与预测膨胀率、预测流动度之间的非线性映射关系；在此基础上，结合目标注浆区域的空隙体积参数与最大允许应力阈值，采用带约束的粒子群优化算法，计算输出包括目标微膨胀时间与目标膨胀率数值的注浆控制参数，最后将其输出至注浆设备控制终端以设定材料配合比与泵送参数。本发明实现了多变量耦合环境下注浆参数的精确计算与动态配置。

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作者：情报员