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中国地质科学院地质力学研究所毛佳睿获国家专利权

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龙图腾网获悉中国地质科学院地质力学研究所申请的专利一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演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:CN120706120B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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:202511157892.0,技术领域涉及:G06F30/20;该发明授权一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演方法是由毛佳睿;马秀敏;王浩杰设计研发完成,并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演方法在说明书摘要公布了:本发明涉及地应力场数据处理技术领域,尤其涉及一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演方法。该方法包括以下步骤:获取目标区域的地质数据集;基于地质数据集构建地应力场三维初始模型,并进行地质体空间划分与网格剖分,得到地应力场三维网格模型数据;对地应力场三维网格模型数据执行多尺度区域划分,并建立多尺度权重函数,得到多尺度分区映射信息;构建跨尺度边界自适应传递机制,在多尺度分区边界处建立应力张量连续性约束模型,得到跨尺度应力边界耦合数据。本发明通过多尺度自适应算法及动态闭环优化,实现了对复杂地质结构中地应力场的高精度、动态和连续性反演。

本发明授权一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多尺度自适应算法的地应力场三维动态反演方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:获取目标区域的地质数据集;基于地质数据集构建地应力场三维初始模型,并进行地质体空间划分与网格剖分,得到地应力场三维网格模型数据; 步骤S2:对地应力场三维网格模型数据执行多尺度区域划分,并建立多尺度权重函数,得到多尺度分区映射信息;构建跨尺度边界自适应传递机制,在多尺度分区边界处建立应力张量连续性约束模型,得到跨尺度应力边界耦合数据,步骤S2包括以下步骤: 步骤S21:对地应力场三维网格模型数据中的空间特征尺度进行聚类分析,得到尺度敏感性分类结果; 步骤S22:基于尺度敏感性分类结果,对地应力场三维网格模型数据进行区域划分,得到多尺度分区初步结果; 步骤S23:基于多尺度分区初步结果构建多尺度分区与原始模型的空间映射关系,得到多尺度分区映射信息; 步骤S24:基于多尺度分区映射信息构建跨尺度边界自适应传递机制,在多尺度分区边界处建立应力张量连续性约束模型,得到跨尺度应力边界耦合数据,步骤S24包括以下步骤: 步骤S241:基于多尺度分区映射信息构建尺度响应权重函数,得到多尺度应力权重分布数据; 步骤S242:对多尺度分区映射信息中各区域边界网格节点进行配对识别,得到跨尺度接触边界节点集合; 步骤S243:基于跨尺度接触边界节点集合与多尺度应力权重分布数据构建跨尺度边界自适应传递机制,得到应力权重调节参数组,步骤S243包括以下步骤: 步骤S2431:对跨尺度接触边界节点集合进行拓扑相邻关系分析,得到边界节点邻接结构数据; 步骤S2432:基于边界节点邻接结构数据与多尺度分区映射信息提取跨尺度映射路径序列,得到路径索引数据集; 步骤S2433:基于路径索引数据集与多尺度应力权重分布数据计算初始应力传递系数,得到路径传递系数矩阵; 步骤S2434:对路径传递系数矩阵执行归一化调整处理,得到归一化权重分布数据; 步骤S2435:基于归一化权重分布数据与跨尺度接触边界节点集合生成应力权重调节参数组; 步骤S244:基于应力权重调节参数组及预设边界节点张量状态构建应力张量连续性约束模型,得到多尺度边界应力张量协调矩阵; 步骤S245:将多尺度边界应力张量协调矩阵投影至地应力场三维网格模型数据的边界数据结构中,生成跨尺度应力边界耦合数据; 步骤S3:基于多尺度分区映射信息及跨尺度应力边界耦合数据,设置各尺度区域自适应初始反演参数,构建多尺度自适应反演目标函数,并进行联合反演,得到初步地应力场三维分布结果; 步骤S4:对初步地应力场三维分布结果进行动态误差评估与残差分布分析,识别局部异常区域,并基于多尺度自适应反演目标函数对局部区域执行高分辨率加密反演,得到优化地应力场三维动态分布结果; 步骤S5:获取实际微震响应数据;将优化地应力场三维动态分布结果与实际微震响应数据进行耦合对比分析,生成动态拟合度评估指标;若拟合度低于预设阈值,则更新多尺度权重函数与反演参数,迭代执行步骤S2至步骤S5,直至收敛条件满足,得到最终地应力场三维动态反演数据。

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地质科学院地质力学研究所,其通讯地址为:100081 北京市海淀区民族大学南路11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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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