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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119940212B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510058171.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/28；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法及系統(tǒng)是由潘東東;吳丹丹;趙晟喆;張一弛;卜澤華;許振浩;胡安棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于注漿模擬技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取注漿施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于目標(biāo)區(qū)域的地質(zhì)條件，構(gòu)建多尺度地質(zhì)模型，所述多尺度地質(zhì)模型由整體地質(zhì)模型和局部細(xì)節(jié)模型耦合得到；使用有限元分析對(duì)整體地質(zhì)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，利用自適應(yīng)稀疏表示方法對(duì)局部細(xì)節(jié)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；利用注漿施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)注漿過(guò)程進(jìn)行初步模擬，將模擬結(jié)果與實(shí)際注漿數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)兩者的偏差超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，以不斷優(yōu)化注漿模擬結(jié)果。本發(fā)明能夠顯著縮短模擬計(jì)算時(shí)間，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控和快速?zèng)Q策的需求。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自適應(yīng)稀疏表示的智能注漿模擬方法，其特征在于，包括： 獲取注漿現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理； 基于目標(biāo)區(qū)域的地質(zhì)條件，構(gòu)建多尺度地質(zhì)模型，所述多尺度地質(zhì)模型由整體地質(zhì)模型和局部細(xì)節(jié)模型耦合得到；使用有限元分析對(duì)整體地質(zhì)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，利用自適應(yīng)稀疏表示方法對(duì)局部細(xì)節(jié)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分； 利用注漿現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)注漿過(guò)程進(jìn)行初步模擬，將模擬結(jié)果與實(shí)際注漿數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)兩者的偏差超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，以不斷優(yōu)化注漿模擬結(jié)果； 其中，利用自適應(yīng)稀疏表示方法對(duì)局部細(xì)節(jié)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，具體過(guò)程為： 通過(guò)字典學(xué)習(xí)算法，生成地質(zhì)特征的稀疏字典，并根據(jù)輸入數(shù)據(jù)初始化稀疏系數(shù)向量x0； 利用在線梯度下降法，根據(jù)每個(gè)時(shí)間步的實(shí)際注漿數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)整稀疏系數(shù)向量xt；具體為： 假設(shè)輸入數(shù)據(jù)yt在時(shí)間步驟t的稀疏表示為：yt≈Dxt，其中，D是固定的字典矩陣，xt是稀疏系數(shù)； 基于當(dāng)前時(shí)間步t的重構(gòu)誤差構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)： ； 計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的梯度：；其中是重構(gòu)誤差對(duì)稀疏系數(shù)的梯度，signxt是稀疏約束的梯度； 使用梯度下降法在線更新稀疏系數(shù)xt：；其中，λ是正則化參數(shù)，ηt是學(xué)習(xí)率； 所有稀疏系數(shù)向量構(gòu)成稀疏系數(shù)矩陣，將稀疏系數(shù)矩陣中非零稀疏系數(shù)分散的區(qū)域作為低稀疏性區(qū)域，將非零稀疏系數(shù)集中的區(qū)域作為高稀疏性區(qū)域；設(shè)置低稀疏性區(qū)域的網(wǎng)格密度大于高稀疏性區(qū)域的網(wǎng)格密度。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：250061 山東省濟(jì)南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。