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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120448750B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510947414.3，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法是由胡建軍;龍西亭;孫強;周書濤;胡明偉設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法，本發明涉及地熱資源勘探技術領域。包括以下步驟：S1、多源異構數據融合采集與預處理；S2、地質特征熵值量化與空間自相關分析；S3、深度特征提取與多模態特征融合；S4、多模型自適應集成與動態權重優化；S5、強化學習動態調參與異常閾值確定；S6、三維地熱靶區智能定位與風險評估。該定位技術，通過機器學習算法整合地質構造、地球物理場、地球化學及遙感數據，構建高維特征向量，解決了現有技術單一依賴物理探測的局限性，同時，引入強化學習動態優化模型參數，結合實時地熱井數據更新，使模型能夠自適應地質條件變化，預測精度較傳統方法大幅提升。

本發明授權基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法在權利要求書中公布了：1.基于機器學習算法的深部地熱靶區智能定位方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、多源異構數據融合采集與預處理：采集地質構造數據、地球物理場數據、地球化學數據及遙感熱紅外數據，構建多源數據集，通過標準化處理消除量綱差異； S2、地質特征熵值量化與空間自相關分析：計算地質構造復雜度熵值量化數據不確定性，采用莫蘭指數分析空間自相關性； 所述步驟S2中地質構造復雜度熵值計算公式為： 式中，pi為第i類地質特征的概率密度； S3、深度特征提取與多模態特征融合：采用卷積神經網絡提取遙感熱紅外圖像的紋理特征，通過長短期記憶網絡提取地球物理場時間序列特征，并通過特征拼接實現多模態融合； S4、多模型自適應集成與動態權重優化：構建包含隨機森林、梯度提升機、Transformer的模型組，基于自適應權重機制動態調整模型貢獻度； 所述步驟S4中自適應權重計算公式為： 式中，ACCi為模型i準確率，AUCi為曲線下面積； S5、強化學習動態調參與異常閾值確定：引入強化學習算法優化模型參數，以預測誤差為獎勵函數；采用Otsu算法確定地熱異常閾值； S6、三維地熱靶區智能定位與風險評估：基于三維地質建模技術構建地熱資源概率體，結合鉆孔驗證數據計算置信度，劃定不同級別的靶區。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。