| 单位名称 | 清华大学 | 大赛年份 | 2024-2025年 | ||||
| 大赛届次 | 第19届 | 奖项 | 金奖 | ||||
| 发明人姓名 | 邓李政，袁宏永，苏国锋，陈建国，陈涛 | ||||||
| 技术领域 | 社会事业, | ||||||
| 应用行业 | 公共安全，自然灾害，水利工程，交通建设，矿山安全 | ||||||
| 项目类别 | 专利,计算机软件著作权 | ||||||
| 专利类型 | 发明,实用新型,外观设计 | ||||||
| 专利情况 | 申请号 | 申请日期 | |||||
| 专利号 | 授权日期 | ||||||
| 计算机软件著作权证书登记号 | |||||||
| 项目简介 | 1. 发明目的、基本思路、与现有技术对比有什么改进与创新 滑坡分布广泛、发生频繁、危害巨大，监测预警是主动防灾减灾的重要手段。然而，现有监测技术主要针对地表变形，易受气象、地形和植被等因素干扰。本项目旨在提出滑坡深部变形新型声学监测技术和智能预警模型，解决灾害前兆感知和早期风险智能预警难题。授权发明专利3项、实用新型专利4项、外观设计专利3项及软件著作权4项。本项目将声学、力学、人工智能等多学科交叉融合，发明了基于新型声发射技术的滑坡监测方法，研发了阵列式有源波导声发射监测装置。标准化有源波导单元包括柔性外管、金属内管以及内外管体间填充颗粒材料，柔性外管能够灵敏感知外部变形，颗粒材料作为声学放大器，金属内管可低衰减传播声学信号。有源波导单元相互串联构成阵列式声发射监测装置，有源波导在滑坡体内受剪切和挤压作用，产生高水平声发射信号，沿金属管高效传播并被传感器采集。提出了声发射数据机器学习智能分析方法，建立了滑坡早期风险智能预警系统。声发射监测预警系统已应用于北京、安徽、四川和贵州等8省20多处滑坡隐患点，获自然资源部地质灾害技术指导中心《普适型仪器设备试用证明》和感谢信。作为清华技转院遴选的重大科技成果，参加教育部第三届中国高校科技成果交易会。 |
||||||
| 2. 已取得的社会及经济效益,如:产值、利润、节约能源及改善环境等方面 （1）发明了滑坡深部变形新型声发射监测技术，研建了高灵敏度、高可靠性、高性价比的声发射监测系统。研发了阵列式有源波导声发射技术和装置，利用标准化有源波导监测阵列，实时灵敏感知滑坡体内部微小变形，并持续监测深部大变形（>400mm），通过标准化和简易化降低了声发射信号复杂度和解释难度。高能量水平声发射主要来源于装置本身，主频集中在20-30kHz窄带超声范围，有效克服声学信号衰减和环境噪声问题。（2）发明了滑坡声发射监测自动化实验平台，实现了滑坡运动全过程精细模拟。发明了有源波导专用精细力学实验装置，研究颗粒材料和金属管相互作用，揭示了有源波导声发射产生机理和响应规律。提出基于速度控制的滑坡运动过程精准模拟方法，通过模型实验研究滑坡三阶段变形运动过程。（3）发明了基于声发射监测的滑坡变形行为和力学状态量化技术，为滑坡深部变形简易监测和自动分析提供了新方法。量化了声学与力学、运动学参数的数学关系，利用声发射信号动态跟踪滑坡发生、发展全过程。构建了滑坡运动学状态分类模型和变形趋势预测模型，解决了滑坡深部变形数据的可持续精准获取难题，提出了基于声发射监测和人工智能的滑坡风险早期预警策略。 |
|||||||
| 项目进展阶段 | 小批量试用 | ||||||
| 备注 | |||||||