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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测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：CN113947026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202111245467.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法是由蒋建国;孟胤全;吴吉春设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法。该方法首先利用计算流体力学方法计算出多孔介质的渗透率并用作训练样本的标签值；将多孔介质进行切分并提取每一切片的几何图像特征，并组成一维特征序列；将特征序列拼接为二维矩阵，作为长短时记忆神经网络LSTM的输入，经过训练与调参后的网络能够预测出测试样本的渗透率。通过三维多孔介质样本进行神经网络的训练与测试，本方法能够很好地预测三维多孔介质的渗透率。该方法的最大优点在于对多孔介质三维孔隙结构数据的大幅压缩，压缩后的数据保存了空间上的序列性，然后利用深度学习LSTM的序列处理能力实现对三维多孔介质渗透率的精确预测。

本发明授权一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1计算出多孔介质的渗透率； 2将多孔介质的三维孔隙结构图像沿待求渗透率的方向，切分后形成连续的二维灰度图像切片序列； 3将二维灰度图像切片序列中每一张切片进行几何图像特征的提取，并分别组成包括孔隙度、二维比表面积与二维欧拉数的多个特征序列；所述孔隙度为孔隙所占面积与切片面积的比值，表示方法为孔隙像素数与切片图像总像素数之比；所述二维比表面积为切片内所有孔隙的总周长与切片面积的比值，表示方法为孔隙边缘的像素数与孔隙像素数之比；所述二维欧拉数为1值像素的连通组件数与其中孔洞数的差值，孔洞是以前景为边界的背景区域； 4将步骤3的多个特征序列与步骤1的渗透率组成样本集并划分为训练集与测试集，其中训练集用作LSTM神经网络的训练，以获取最佳的模型参数；测试集用作评估模型的预测能力；其中所述LSTM神经网络采用以下方式控制信息的流动： ， 其中，给定输入特征序列矩阵，T为输入序列长度，为t时刻，即第t个切片的输入；、和是神经网络的可学习参数，*∈{c,i,f,o}；、与，分别表示t时刻的网络的输入、遗忘与输出函数，、与分别表示t时刻的网络的候选状态、内部状态与外部状态；表示控制门的激励函数，；表示状态的激励函数，；表示矩阵相乘。

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