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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法及系统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：CN119962438B 。

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：202510058187.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法及系统是由许振浩;赵晟喆;李轶惠;胡安栋;杨文韬;潘东东;王志洋设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法及系统，包括：确定计算工况所需的流体计算控制方程；将边界条件、注浆速度、注浆压力、动水初始流场、重力场、浆液扩散形态、温度场、浆液粘度、恒容比热容、热导率和密度作为输入数据，通过数值模拟方法对输入数据进行初始阶段的数值仿真，将初始阶段数值仿真得到的最后一个时间步的参数作为初始数据，输入至训练好的神经网络模型中，得到浆液速度、注浆压力、相分数和粘度数据的预测结果；本发明通过物理求解器对输入数据进行初始阶段的数值仿真，通过神经网络模型捕捉压力、速度、温度等物理场以及各场间的局部细节与全局时空演化趋势，实现了高效的注浆数值模拟。

本发明授权基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络与数值求解耦合的注浆智能计算方法，其特征在于，包括： 确定计算工况所需的流体计算控制方程；所述流体计算控制方程中包括动量控制方程，在动量控制方程中加入阻尼项； 将边界条件、注浆速度、注浆压力、动水初始流场、重力场、浆液扩散形态、温度场、浆液粘度、恒容比热容、热导率和密度作为输入数据，通过数值模拟方法对输入数据进行初始阶段的数值仿真，将初始阶段数值仿真得到的最后一个时间步的参数作为初始数据，输入至训练好的神经网络模型中，得到浆液速度、注浆压力、相分数和粘度数据的预测结果； 其中，所述神经网络模型的损失函数包括数据拟合损失项、物理残差损失项和边界损失函数项；将加入阻尼项的动量控制方程作为物理残差损失项； 还包括：对于神经网络模型的输出结果，设定总时间步的a%进行数值求解验证；设立三阶段逐步信任验证机制，具体为： 第一阶段采用固定数量的时间步节点进行数值计算初步验证，若验证结果的误差满足要求，则进入第二阶段，否则，调整注浆初始条件参数，重新进行注浆智能计算； 第二阶段通过逐步减少验证频率来增强对模型的信任，直至完全信任模型的输出；完全信任后，进行模拟预测，预测结束后，进入第三阶段； 第三阶段对最后时间步的预测结果进行数值计算验证，验证结果的误差满足要求，则输出注浆模拟结果；否则，调整注浆初始条件参数，重新进行注浆智能计算；其中，a为设定值； 对输入数据进行初始阶段的数值仿真时，初始阶段的时间跨度根据工况实际复杂程度进行动态调控；具体为： ； ； ； 其中，为基础时间跨度，、、、、、、、、、、分别为权重系数，为注浆速率的倒数，为注浆压力的倒数，为浆液选型参数，为地质条件复杂度系数，为浆液的粘度，为固化时间，为化学稳定性系数，为地层力学性质稳定性，为地层渗透性，为裂缝发展程度，为孕灾结构系数；表示初始阶段的时间跨度。

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