首都师范大学宫辉力获国家专利权
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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种新型表征地下水水位时空演变的模拟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：CN119442887B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411536678.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法是由宫辉力;郭琳;王子健;朱琳;李小娟;朱雪骐;陈蓓蓓;王彻;周超凡;高明亮;高博;田金炎设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法，属于计算机机器学习技术领域；一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法，基于地下水长期观测孔，获取长时序地下水位数据；依据地下水位信息，叠加多种水文地质参数信息，以二维地下水渗流方程作为物理机制，构建区域具有物理机制的神经网络模型，进而对区域地下水位的时间和空间演变开展模拟；本发明可加强对地下水资源的合理使用、实施科学有效的监管，为保护区域地下水安全，促进地下水资源的可持续开发提供科学依据。
本发明授权一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法，其特征在于，包括有以下步骤： S1、通过长时序卫星遥感降水产品，获取覆盖研究区范围的月尺度降水量数据；通过研究区范围内地下水长期观测孔，获取月尺度的地下水水位信； S2、获取研究区范围内的基础水文地质数据，结合地下水控制方程，构建研究区二维地下水渗流方程式； S3、根据研究区二维地下水渗流方程，结合神经网络模型，创建融入物理知识的深度学习神经网络模型，即PINNs模型； S4、将S1中所得的降水量数据和地下水水位数据，作为输入对融合物理知识的深度学习神经网络模型中进行训练，得到网络输出与训练数据间的数据误差项； S5、将S4中模型所得的网络输出结果带入物理方程，通过自动微分对物理方程求解，得到物理残差项； S6、将S4所得的数据误差项与S5种所得的物理残差项叠加，得到PINNs模型的整体损失，将其反向传播回神经网络模型中，通过模型迭代进行学习，实现对地下水位的精确模拟。
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