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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法及其应用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：CN119833000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411904633.5，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法及其应用是由孔皓冉;叶强;曾令藻;陈丁江设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法及其用于多孔介质中生物膜变形模拟及参数反演中的应用。力学参数包括杨氏模量和泊松比。原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法包括：获取多孔介质中生物膜变形相关数据，包括时空坐标、流速、压力和位移数据；使用深度神经网络构建时空坐标和流速、压力、位移之间的映射关系；通过计算并最小化损失函数进行深度神经网络模型训练，得到多孔介质中生物膜力学参数。本发明能够在不破坏原有介质结构的前提下，通过深度学习算法快速、准确地获取生物膜的变形响应和力学性能，适用于水质控制、生物修复、土壤修复等多个领域，为相关应用提供理论依据和技术支持。

本发明授权一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种原位获取多孔介质中生物膜力学参数的方法，所述力学参数包括杨氏模量和泊松比，其特征在于，所述方法包括： 获取多孔介质中生物膜变形相关数据，包括时空坐标、流速、压力和生物膜位移数据； 使用深度神经网络构建时空坐标和流速、压力、生物膜位移之间的隐式转换关系； 通过计算并最小化深度神经网络的损失函数L来确定深度神经网络参数，同时完成深度神经网络模型训练；在训练过程中同时反演得到多孔介质中生物膜力学参数；损失函数L表示如下： L＝λdataLdata+λphysicsLphysics 其中，Ldata为数据损失，Lphysics为总的物理约束，λdata和λphysics为相应的权重系数，u、p、vs分别表示获取的流速、压力、生物膜位移数据，分别表示流速、压力、生物膜位移的深度神经网络预测值，λu、λp、λs分别为相应类型数据拟合损失的权重系数，f1、f2、f3、f4、f5分别表示速度场、压力场、位移场以及流固边界的流速与应力条件微分方程的残差，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5分别为相应微分方程残差的权重系数； 其中，ρf为流体密度，t表示时间，σf表示流体的应力张量，Ωf表示空腔流域，T表示最大时间，k为渗透率，μ为动力粘度，Ωs表示生物膜域，ρs为生物膜密度，σs表示生物膜的应力张量，fs为生物膜所受体积力，表示空腔流域与生物膜域边界，nf表示空腔流域与生物膜边界的流域单位外法向量，由流域指向生物膜域，ns表示空腔流域与生物膜边界的生物膜域单位外法向量，由生物膜域指向流域；流体及生物膜应力张量通过如下关系式计算： 考虑到生物膜内孔隙压力， 其中I为单位矩阵；α为Biot-Willis系数；μs、λs为Lamé参数，通过杨氏模量E和泊松比v进行表示：

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