山东大学许振浩获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于数据-物理混合驱动的注浆智能模拟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：CN121145749B 。
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：202511685833.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于数据-物理混合驱动的注浆智能模拟方法及系统是由许振浩;赵晟喆;张一驰;潘东东;谢云鹏;李轶惠;台硕设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据-物理混合驱动的注浆智能模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于注浆模拟技术领域，具体公开了一种基于数据‑物理混合驱动的注浆智能模拟方法及系统方法，包括：获取注浆现场监测的注浆压力和注浆流量数据，通过注浆实验得到的浆液扩散形态数据，以及通过数值仿真得到相分数、压力和速度矢量场数据；将上述数据划分为场数据和非场数据，并分别进行预处理；预处理后的数据输入至训练好的混合神经网络模型，得到相分数、注浆压力和注浆速度的预测结果；本发明在保持高预测精度的同时，降低了计算复杂度，特别是在三维大尺度精细网格的预测中表现出更高的效率。
本发明授权基于数据-物理混合驱动的注浆智能模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-物理混合驱动的注浆智能模拟方法，其特征在于，包括： 获取注浆现场监测的注浆压力和注浆流量数据，通过注浆实验得到的浆液扩散形态数据，以及通过数值仿真得到相分数、压力和速度矢量场数据； 将上述数据划分为场数据和非场数据，并分别进行预处理； 预处理后的数据输入至训练好的混合神经网络模型，得到相分数、注浆压力和注浆速度的预测结果； 其中，所述混合神经网络模型包括：场数据特征提取模块和非场数据特征提取模块，场数据特征提取模块和非场数据特征提取模块提取的数据特征分别经过局部注意力模块进行特征增强，增强后的特征进行融合得到综合特征，所述综合特征通过多层全连接网络进行特征处理，得到相分数、注浆压力和注浆速度的预测结果； 所述混合神经网络模型的损失函数具体为：场数据损失、非场数据损失、物理损失和边界条件损失的加权和； 所述物理损失包括连续性方程损失、动量方程损失和相分数方程损失； 所述边界条件损失包括注浆孔边界损失、进水口边界损失、远场边界和管道壁面损失。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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