中国科学院南京地理与湖泊研究所顾炉华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院南京地理与湖泊研究所申请的专利耦合深度学习和数值模拟的河流水动力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：CN120781714B 。
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：202511286993.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权耦合深度学习和数值模拟的河流水动力模拟方法是由顾炉华;赖锡军;郭燕;程扬设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本耦合深度学习和数值模拟的河流水动力模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开耦合深度学习和数值模拟的河流水动力模拟方法，构建模拟河流水动力的二维水动力数值模型并基于有限体积法求解；在通量求解过程中，对模型中的每个非结构网格单元，按预设步长记录网格交界断面及两侧的物理量数据；基于物理量数据构建并训练深度神经网络模型；对所述二维水动力数值模型进行语言重构，并将训练好的深度神经网络模型封装至二维水动力数值模型的界面通量计算模块；利用耦合深度神经网络模型的二维水动力数值模型模拟研究区域的河流水动力。本发明的方法通过深度学习自动准确捕捉干湿边界、激波间断等复杂流动特征，显著提高计算效率，且耦合模型能够自适应不同地形条件和流动状态，具有良好的泛化能力。
本发明授权耦合深度学习和数值模拟的河流水动力模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合深度学习和数值模拟的河流水动力模拟方法，其特征在于，所述方法包括： 构建模拟河流水动力的二维水动力数值模型，并基于有限体积法求解； 在通量求解过程中，对模型中的每个非结构网格单元，按预设步长记录网格交界断面及两侧的物理量数据，构建数据集； 以所述数据集中的断面法向量分量、网格两侧的水深、流速分量和底高程作为输入，质量通量和动量通量作为输出，构建并训练深度神经网络模型； 利用深度神经网络模型使用的编程语言重构所述二维水动力数值模型，并将所述训练好的深度神经网络模型封装至二维水动力数值模型的界面通量计算模块； 利用耦合深度神经网络模型的二维水动力数值模型模拟研究区域的河流水动力。
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