新一代智能岩土工程监测与 AI 反演平台

专为科研工作者打造。无缝集成高精度现场采集与云端智能反演分析,告别繁琐的数据清洗与设备调试,助力高水平学术成果产出。

智能监测与 AI 反演平台仪表盘示意图
核心优势

为什么选择东大智能监测

从极端环境下的长期稳定采集,到云端科研级预处理与深度 AI 反演,引导整条岩土监测与科研分析链路智能闭环。

透明可靠的边缘采集

透明可靠的边缘采集

采用工业级标准通讯协议,高防护等级节点设计,无惧极端野外环境。以极具性价比的透明硬件底座,保障连续不间断的数据获取。

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科研级自动化预处理

科研级自动化预处理

监测数据实时上云,系统自动剔除异常漂移值并进行平滑处理,支持一键导出符合核心期刊发表规范的高质量图表与标准数据格式。

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深度 AI 算法引擎

深度 AI 算法引擎

突破传统监测的“读数”瓶颈,内置物理信息神经网络(PINNs)等前沿机器学习模型,直接对复杂物理场进行高精度反演。

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冻土路基与极端环境智能监测

针对高寒高海拔地区设备易损坏、冻融循环数据难连续的痛点,提供低成本、高存活率的定制节点。 平台支持温度、含水率、应变等多源数据融合,并结合水热力学模型,对接路基稳定性评价与安全预警。

冻土路基与极端环境智能监测
基于可解释性机器学习的参数预测

基于可解释性机器学习的参数预测

传统监测难以推导复杂的本构关系。平台内置 XGBoost 与 SHAP 工作流,可在常规监测指标的基础上, 高精度预测生物聚合物处理土的气体渗透率等关键岩土参数,并输出可解释性重要性分析报告。

复杂地球物理信号智能去噪与反演

面向地震波等复杂地球物理信号,平台提供端到端的深度学习去噪与反演管线, 自动完成频带选择、异常段识别与波形重建,大幅提升反演精度与算力利用效率。

复杂地球物理信号智能去噪与反演

面向科研场景的一体化监测与反演解决方案

从传感器布设、采集终端选型,到云端数据预处理与 AI 反演建模,我们提供端到端的方案设计与实施服务, 帮助课题组在有限经费下搭建可复用、可扩展的实验与工程监测平台。

支持冻土路基、边坡隧道、地震台阵等多种典型场景,并可根据项目申报书与论文目标,协同规划监测方案与算法路线。

查看典型科研场景
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10+年科研与工程实践积累覆盖冻土、公路、轨道与地震监测场景

准备好升级您的科研监测系统了吗?

无论是恶劣环境下的高可靠节点组装,还是基于深度学习的地球物理反演与岩土参数预测,我们为您提供全栈式技术护航。

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Service Tiers

灵活的科研合作模式

从基础数据采集到核心期刊联合攻关,提供全栈式技术支撑。

基础硬件与上云服务

极具性价比的底层支撑

工业级公版监测节点组装,搭配基础云端数据大屏,解决野外数据获取与自动回传痛点。

推荐

AI 算法与深度反演

高水平学术产出加速器

在采集基础之上,提供地震波智能去噪、基于 XGBoost 与 SHAP 的岩土参数解释性预测,直接输出核心期刊级别图表。

科研课题深度定制

面向重大重点研发计划

针对复杂物理信息神经网络 (PINNs) 建模、青藏高原冻土路基等极端环境痛点,提供软硬件全链路的联合研发与定制。

FAQ

常见科研合作问题

围绕硬件可靠性、论文发表、算法定制与高校采购流程,为项目负责人(PI)与研究生解答关键疑虑。

你们的硬件如果在恶劣野外环境(如冻土区)损坏怎么办?

我们的底层硬件采用标准化工业级模块,具备高防护等级。我们在合同中会明确界定设备自然故障与现场第三方破坏(如机械施工损坏)的免责边界,在保障科研数据连续性的同时,提供透明的成本价备件更换服务。

你们提供的数据可以直接用于发表高水平论文吗?

当然可以。我们不仅提供基础的数据清洗,还会根据您的课题需求,利用最新的机器学习模型对数据进行深度挖掘,并一键导出符合核心期刊排版规范的高质量矢量图表。

我的课题比较前沿,你们能定制特殊的反演算法吗?

可以。我们的核心优势正是定制化数据服务。无论是利用物理信息神经网络 (PINNs) 求解复杂方程,还是基于测井/监测数据进行特殊参数反演,我们都能提供专业的代码级技术支持。

采购你们的系统,高校财务报销和招投标方便吗?

我们非常熟悉高校和科研院所的横向/纵向课题经费使用规定。在合法合规的前提下,我们支持定制化的软硬件拆分报价和预付款(定金)模式,全力配合课题组的财务流程。

核心技术团队

懂现场,更懂科研。核心成员均具有博士背景。

算法与软件研发负责人

算法与软件研发负责人

岩土工程/地球物理学 博士

现场实施与工程交付负责人

现场实施与工程交付负责人

岩土工程 博士

商务与项目对接负责人

商务与项目对接负责人

岩土工程 博士

技术博客

最新岩土监测与 AI 反演实践

展示最新的 3 篇技术文章,系统梳理冻土路基监测、地震波智能去噪与可解释性机器学习等前沿工程案例。

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24 Dec 2025

基于 PINNs 的冻土地温场演化反演初探

利用物理信息神经网络对高寒地区冻土路基温度场进行时空反演与不确定性分析

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24 Dec 2025

告别手动去噪:深度学习在地震波处理中的工程实践

结合真实工程案例,展示卷积神经网络在地震勘探与监测信号自动去噪中的应用流程

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24 Dec 2025

如何利用 XGBoost 与 SHAP 提升岩土参数预测精度

面向生物聚合物处理土的气体渗透率预测,构建可解释的机器学习工作流

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东北大学(秦皇岛)/ 东北大学浑南校区,可根据项目需求支持远程与现场技术服务。

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