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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近场动力学的岩体水压分布预测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：CN120781751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511276964.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于神经网络近场动力学的岩体水压分布预测方法及系统是由马鹏飞;张艺晨;张绪天;邓朝阳;潘振华;张硕;刘鹤洋设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络近场动力学的岩体水压分布预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于神经网络近场动力学的岩体水压分布预测方法及系统，涉及岩土工程水压预测技术领域，包括：基于引入应变能密度的固体场近场动力学理论构建固体力学场模型，基于神经网络近场动力学理论构建流体场模型；将水压分布预测模型引入流体场，进行与固体场的耦合模拟计算过程，在每个固体力学场的迭代时间步中，将当前固体力学场计算的渗透参数输入至水压分布预测模型，水压分布预测模型输出得到下一迭代时间步的物质点水压分布并反馈至固体力学场模型。本公开提升了裂隙扩展过程中材料力学参数演化的模拟精度。

本发明授权基于神经网络近场动力学的岩体水压分布预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络近场动力学的岩体水压分布预测方法，其特征在于，包括： 基于引入应变能密度的固体场近场动力学理论构建固体力学场模型，基于神经网络近场动力学理论构建流体场模型； 将水压分布预测模型引入流体场，进行与固体场的耦合模拟计算过程，在每个固体力学场的迭代时间步中，将当前固体力学场计算的渗透参数输入至水压分布预测模型，水压分布预测模型输出得到下一迭代时间步的物质点水压分布并反馈至固体力学场模型；所述水压分布预测模型为全连接神经网络，用于预测岩石介质中的水压分布，包括输入层、隐藏层和输出层，输入层的特征为材料点空间坐标、对应的渗透系数以及边界条件特征值； 将岩石介质中的水压分布预测模型纳入近场动力学流固耦合计算，在每个固体力学场时间步求解时，使用水压分布预测模型快速得到每个岩石介质的水压分布，获取岩石介质的水压分布后，根据Biot理论，构建固体力学场耦合后的力密度函数，以及定义岩体断裂损伤，随着力学场迭代计算，裂隙岩体逐渐发生损伤，而渗透系数随之发生改变，在发生改变的下一时间步使用更新后的渗透系数进行水压分布预测，新预测的水压分布又会反馈至固体力学场耦合后的力密度函数，判断演变情况，实现耦合过程； 其中，水压分布预测模型将近场动力学流体场模拟数值结果作为训练集，在每个固体力学场的迭代时间步中，直接利用水压分布预测模型快速获得物质点水压，计算每个物质点的参数信息，若伸长率大于设定的临界破坏伸长率，则物质点间的键非局部力消失，并更新渗透系数，之后将固体力学场更新后的渗透系数反馈给水压分布预测模型，并获得下一迭代时间步的物质点水压，实现耦合计算，直到计算终止条件触发。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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