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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置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：CN120430216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510951053.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置是由魏星星;梁桥;段建;李魏达;李盛南;陈伟;淳野杨;廖建;刘思鸿设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置。该构建方法包括：构建地质模型区域范围并离散化为n个体素；基于钻孔数据确定的已知体素的标签值及基于立方学习域确定的未知体素的初始标签值，构建初始地质模型；构建每个体素的邻域系统，并设置13个方向的空间约束；基于初始地质模型中每个体素的标签值，根据标签概率预测公式以及粒度系数的更新迭代公式，获取预测结果；基于预测结果，获取每个未知体素的边缘概率和每个未知体素的预测标签值；基于每个未知体素的预测标签值对初始地质模型进行更新，构建三维随机地质模型。采用本发明构建方法构建得到的三维随机地质模型，模拟结果准确，同时能表征地层的不确定性。

本发明授权基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤： 步骤S10、基于建模区域的地质体构建三维的地质模型区域范围，并将所述地质模型区域范围离散化为n个体素，且对每个体素进行编号，所述建模区域内包括多个开设于地质体的钻孔； 步骤S20、将所述建模区域内每个钻孔的钻孔位置和钻孔信息映射到所述n个体素上，对与钻孔位置对应的多个已知体素完成标签赋值，并根据以未知体素为中心建立的立方学习域中的已知体素的标签值确定未与钻孔位置对应的未知体素的初始标签值，基于所述已知体素的标签值和未知体素的初始标签值，构建得到初始地质模型； 步骤S20中，基于每个已知体素的标签值，根据预设顺序依次确定每个未知体素的初始标签值，其中，初始地质模型中的任意一个未知体素的初始标签值的确定的步骤包括： 步骤（1）、以未知体素i为中心体素，按照预设尺寸构建立方学习域，并获取立方学习域内所有体素的坐标信息，所述立方学习域内的体素被区分为标签值已知的第一体素和标签值未知的第二体素，其中，所述坐标信息用坐标索引表示； 步骤（2）、获取每个第一体素的标签值，基于每个第一体素的坐标信息和标签值，获取标签值相同的多个第一体素间的第一协方差矩阵和标签值不相同的多个第一体素间的第二协方差矩阵； 步骤（3）、基于所述第一协方差矩阵和第二协方差矩阵，获取中心体素的局部度量； 步骤（4）、基于每个第一体素的坐标信息和标签值、中心体素的坐标信息以及中心体素的局部度量，获取每个第一体素与中心体素之间的DANN距离； 步骤（5）、基于每个第一体素与中心体素之间的DANN距离以及局部概率计算公式，获取中心体素的初始标签值； 步骤S30、基于马尔可夫随机场构建每个未知体素的邻域系统，并对每个未知体素设置13个方向的空间约束，同时以粒度系数β1~β13描述每个不同方向的空间约束强度，其中，每个未知体素的邻域系统由与未知体素相邻且共享节点的其他体素组成； 步骤S40、基于所述每个未知体素的初始标签值、每个已知体素的标签值以及每个未知体素的邻域系统，根据标签概率预测公式以及粒度系数的更新迭代公式，获取预测结果，所述预测结果包括每个未知体素的M个采样标签值，M为正整数； 步骤S50、基于每个未知体素的M个采样标签值，获取每个未知体素的边缘概率，并基于每个未知体素的边缘概率，获取每个未知体素的预测标签值； 步骤S60、基于每个未知体素的预测标签值对所述初始地质模型进行更新，构建得到三维随机地质模型。

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