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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司申请的专利基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知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：CN120995570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511501827.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知方法是由张世殊;李青春;陈炜韬;唐碧华;程丽娟;李奉霖设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知方法，旨在解决现有方法存在精度和可靠性差的问题，方案主要包括：多源随钻数据的采集与预处理、物理规则约束下的多源数据融合与参数反演、AI驱动模型的预测模型构建、数据整合与存储。本发明提高了岩体力学参数感知的精度与可靠性，实现了对深部工程岩体安全的智能感知，优化了数据存储效率与价值挖掘能力，适用于深层地质工程。

本发明授权基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知方法在权利要求书中公布了：1.基于多源随钻数据融合的深部岩体力学参数动态感知方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集多源随钻数据并对其进行预处理，获得多源随钻数据对应的标准化特征；所述多源随钻数据包括钻杆内置传感器阵列获取的钻进过程中的随钻参数，以及通过布设于井下或井周的监测工具获取的辅助地层参数； 基于所述标准化特征，构建结合注意力机制与物理约束的图神经网络；所述图神经网络将钻孔的不同深度点定义为节点，节点特征向量包含所述随钻参数和辅助地层参数；根据物理约束、统计相关性及空间距离动态计算节点间的边权重，并在节点特征更新中嵌入物理知识向量进行引导，通过消息传递机制更新节点特征；对更新后的高维节点特征进行物理属性解译，输出岩体力学参数，并计算其综合置信度； 根据所述岩体力学参数和综合置信度，基于物理‑数据双驱动机制确保岩体力学参数的预测符合岩体本构关系，基于工况自适应的动态图拓扑重构机制，实时识别当前钻井工况，依据实时识别出的工况动态调整图神经网络的边权重和邻接矩阵，并通过多尺度时空对齐的联邦学习框架实现多钻机协同训练与模型更新，输出风险指标与决策建议； 基于物理指标构建数据库索引，根据所述风险指标进行分级预警，并根据所述综合置信度实施差异化的动态存储策略。

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电建集团成都勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：610072 四川省成都市青羊区浣花北路1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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