长江大学卢昌盛获国家专利权
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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118154798B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410296584.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法是由卢昌盛;李少华;王喜鑫;王开宇;吕端川设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法，所述方法利用生成器神经网络根据初始输入向量建立初始地质模型；其次，根据预设物理约束代理网络得到初始地质模型对应的生产动态拟合数据；基于ES‑MDA方法根据拟合得到的数据和实际测量到的数据进行数据同化操作，根据数据误差对生成器神经网络的输入向量进行调整，对地质模型进行迭代更新，最终得到最优地质模型。本发明通过生成器神经网络将高维的地质模型用一维的随机向量表示，通过调整输入向量代替调整模型参数，减少计算时间和成本；通过ES‑MDA方法实现输入向量的数据同化，生成器网络基于同化后的输入向量生成满足动态数据的地质模型，提高了建模效率和模型精度。
本发明授权一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法，其特征在于，包括：利用生成器神经网络根据输入向量建立初始地质模型；将所述初始地质模型输入到预设物理约束代理网络中，得到所述初始地质模型的生产动态拟合数据；所述物理约束代理网络模型基于CNN网络构建，损失函数为：Lph＝||PDEs[surm,c,m,c]||p其中，||·||p表示Lp正则化，m表示地质模型的模型参数，c表示仿真参数，sur表示根据地质模型和仿真参数得到的生产动态拟合数据，PDEs表示预设偏微分方程，用于表达所述预设物理约束代理网络输出的生产动态拟合数据与地质模型以及仿真参数满足的预设物理约束关系；基于生产动态实测数据和所述生产动态拟合数据，利用ES-MDA方法进行数据同化，调整所述输入向量，根据调整后的输入向量对所述初始地质模型进行迭代更新；当数据误差在预设误差范围内时，得到最优地质模型。
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