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龙图腾网获悉中国科学院武汉岩土力学研究所申请的专利基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法及装置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：CN120832833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511336321.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法及装置是由邱士利;谢振坤;李邵军;江权;徐鼎平;郑虹;晏飞;肖亚勋;丰光亮设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法及装置，用于以非线性地应力场边界条件为优化目标，构建相应的反向传播神经网络来进行优化解译，分析出地层结构复杂性和力学参数非均质性导致的地应力场分布的非线性特征规律，从而获取最优非线性地应力场边界条件，以解决工程实际中非线性地应力场反演结果误差较大、反演结果不够可靠的难题。

本发明授权基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理数据神经网络的非线性地应力场反演方法，其特征在于，所述方法包括： 在研究区域的工程地质条件资料和地应力实测结果的基础上，进行地应力场反演模型的初步构建，并以此继续进行传统弹性本构模型多元线性回归过程，以计算得到的多元线性回归地应力场计算结果完成所述地应力场反演模型的初始边界条件的初步确定； 在所述初始边界条件所构建的正交试验表的基础上，分别对各边界条件进行非线性本构模型数值模拟处理，并对相应的非线性本构模型数值模拟结果进行归一化后，配置神经网络数据集，所述正交试验表的初始数据包括模型测点地应力反演量值、边界条件回归系数、测点反演结果与实测结果的均方根误差这三种内容项，所述内容项本身是不变的，所述内容项中具体记载的内容后续随循环处理进行更新； 使用所述神经网络数据集作为训练样本对反向传播神经网络进行训练，得到满足损失函数要求的训练后神经网络； 根据所述训练后神经网络的计算所得边界条件系数，代入非线性本构模型数值模拟处理对应的非线性本构模型进行非线性本构计算，以反演各实测点位应力值并计算相应的测点均方根误差，若所述测点均方根误差不低于阈值则将对应数据添加至所述正交试验表中的对应所述内容项做所述循环处理，直至所有测点的误差都满足不低于所述阈值的要求，输出当前边界条件系数，并正算获得区域地应力场。

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