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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學申請的專利一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119989668B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510058180.7，技術領域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法及系統(tǒng)是由潘東東;李軼惠;趙晟喆;牟文墉;許振浩;呂方澤設計研發(fā)完成，并于2025-01-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法及系統(tǒng)，包括：獲取多源屬性信息和滲透率數(shù)據(jù)，所述多源屬性信息包括裂隙密度、孔隙度和涌水量；構建多源屬性?滲透率耦合預測模型，基于多源屬性信息和滲透率數(shù)據(jù)對多源屬性?滲透率耦合預測模型進行訓練；將所述多源屬性信息輸入到訓練好的多源屬性?滲透率耦合預測模型中，得到預測滲透率；本發(fā)明以裂隙密度、孔隙度、涌水量等多屬性信息與滲透率的耦合關系作為標準化模型的核心，采用數(shù)理公式描述各屬性之間的耦合關系，結合實驗和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)，以便在深度學習模型中建立其物理約束。

本發(fā)明授權一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于多源屬性耦合的滲透率預測方法，其特征在于，包括： 獲取待預測的多源屬性信息，對多源屬性信息進行預處理，所述多源屬性信息包括裂隙密度、孔隙度和涌水量； 將處理后的多源屬性信息輸入到訓練好的多源屬性-滲透率耦合預測模型中進行預測，得到預測滲透率； 其中，所述多源屬性-滲透率耦合預測模型的訓練過程為：獲取歷史多源屬性信息和滲透率數(shù)據(jù)，采用數(shù)值插值方法對多源屬性信息進行處理；然后基于歷史多源屬性信息和滲透率數(shù)據(jù)對一種結合物理約束與多任務學習的深度學習預測模型進行訓練得到多屬性-滲透率的復雜關系模型；最后對多屬性-滲透率的復雜關系模型進行多輪聯(lián)合迭代重建，得到多源屬性-滲透率耦合預測模型； 所述多源屬性-滲透率耦合預測模型包括輸入層、特征提取層、耦合關系層和融合層，其中，所述耦合關系層引入多任務學習模塊，將輸入的多屬性信息傳入三個并行分支模型，分別輸出裂隙滲透率、孔隙滲透率和涌水滲透率； 所述三個并行分支模型包括：裂隙密度與滲透率的耦合模型、孔隙度與滲透率的耦合模型和涌水量與滲透率的耦合模型； 其中，裂隙密度與滲透率的耦合模型為： 式中，表示裂隙控制下的滲透率；為裂隙密度；和為通過實驗確定的常數(shù)； 所述孔隙度與滲透率的耦合模型為： 式中，表示孔隙控制下的滲透率；為孔隙度；為比表面積；為常數(shù)； 所述涌水量與滲透率的耦合模型為： 式中，為涌水量；為涌水控制下的滲透率；為流動截面積；為水頭差；為流動路徑長度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號；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)”。