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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子模型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：CN120430198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510919360.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子模型是由林仁耀;宋弢;李健设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子模型在说明书摘要公布了：本发明属于三维油藏渗流技术领域，特别涉及一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子。该神经算子实现了对压力、油相饱和度与水相饱和度等关键物理量的联合预测与高效模拟。针对传统方法在处理高维空间输入、时序演化与物理耦合场建模方面存在的计算瓶颈与泛化能力弱等问题。本发明的耦合神经算子通过多表征结构和注意力增强引入物理场与时空之间的耦合关联机制，有效提升了算子任务间协同效率、时空信息利用率和模型对复杂流场交互行为的表达能力，具有整体推理快、持久化成本低和优化过程收敛快且稳定等特点。融合傅里叶高维时空特征映射，使模型具备更强的时空变化感知能力，提升了对时间演化过程的建模稳定性。

本发明授权一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子模型在权利要求书中公布了：1.一种融合傅里叶时空编码和多场注意力的耦合神经算子模型，其特征在于，该耦合神经算子的网络架构包括五部分内容，分别如下： 预处理，对三维油藏中压力场数据、时空索引编码和傅里叶高维时空编码进行归一化处理； 算子参数，包括压力参数、混合时空参数和饱和度参数，确保压力参数、饱和度参数和混合时空信息参数进行合理结合，使得算子在下游表征过程有效捕捉油藏动力学演化特征； 隐式表征，包括压力表征、饱和度表征和时空表征，通过自适应神经网络结构，将原始输入数据，映射为连续可微的表征向量，以捕捉其潜在分布规律和多变量之间的非线性交互关系； 耦合注意力，将压力表征、混合时空表征和饱和度表征，通过特征注意力机制进行耦合，以提取具有代表性的特征信息； 算子误差，包括压力场误差和饱和度误差，用于评估神经算子模型在压力场与饱和度场预测中的精度表现； 隐式表征中，初始压力数据通过表征映射函数进行隐式表征： ; 其中，表示压力表征函数，为第个压力网格数值，表示数学上长度为的实数空间，即压力的表征向量； 通过神经网络非线性映射学习，将序列化初始压力场压缩或投影至压力表征向量： ; 其中，是压力表征维度，表示第维度的压力数值； 时空信息包括归一化坐标和傅里叶编码，表征映射过程如下： ; 其中，表示数学上长度为的实数空间，即时间的表征向量； 得到混合时空表征： ; 其中,代表归一化时空索引坐标，根据归一化坐标获得的傅里叶高维时空编码，是混合时空表征维度； 初始饱和度场数据，即序列化，通过进行隐式表征： ; 其中，表示饱和度表征函数，表示饱和度表征空间； 通过非线性映射，将饱和度序列数据投影至饱和度表征长度为向量： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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