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龙图腾网获悉武汉大学;淮南矿业(集团)有限责任公司申请的专利基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配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：CN120088513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510155013.4，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配方法是由赵智;陈俊伟;任波;余国锋;周小平;罗勇;程海燕;肖殿才;康志鹏;赵靖设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配方法。包括：获取岩石微观结构数字图像；将岩石微观结构数字图像输入到岩石微观结构相分割模型中得到划分好的岩石微观结构相；构建岩石微观‑细观参数关联模型得到岩石细观参数；构建岩石微观‑细观‑宏观跨尺度深度学习广义生成式模型，对岩石细观参数与岩石几何结构特征进行匹配得到岩石细观参数‑几何特征匹配模型；构建岩石细观‑宏观参数关联模型得到岩石宏观参数；基于岩石微观‑细观‑宏观跨尺度深度学习广义生成式模型，对岩石宏观参数与岩石几何结构特征进行匹配得到岩石宏观参数‑几何特征匹配模型。本发明实现了岩石微观‑细观‑宏观物理力学参数与几何特征的跨尺度关联。

本发明授权基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的岩石跨尺度参数关联与几何特征匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 基于岩石微观试样生成岩石微观结构数字图像； 将所述岩石微观结构数字图像输入到岩石微观结构相分割模型中，得到划分好的岩石微观结构相； 构建岩石微观-细观参数关联模型，基于所述岩石微观结构相和所述岩石微观-细观参数关联模型得到岩石细观参数； 所述岩石微观-细观参数关联模型为： 其中，为岩石细观参数，为第i个岩石微观结构相本身的物理参数，为第i个岩石微观结构相的含量，为岩石微观结构相的数目； 构建岩石微观-细观-宏观跨尺度深度学习广义生成式模型，对所述岩石细观参数与岩石几何结构特征进行匹配，得到岩石细观参数-几何特征匹配模型； 构建岩石细观-宏观参数关联模型，基于所述岩石微观结构相和所述岩石细观-宏观参数关联模型得到岩石宏观参数； 所述岩石细观-宏观参数关联模型为： 其中，为细观-宏观非均质性表征参数，为岩石宏观参数； 基于所述岩石微观-细观-宏观跨尺度深度学习广义生成式模型，对所述岩石宏观参数与岩石几何结构特征进行匹配，得到岩石宏观参数-几何特征匹配模型。

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武汉大学;淮南矿业(集团)有限责任公司，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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