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龙图腾网获悉武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)申请的专利一种水下地层数据推演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：CN120995900B 。

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：202511516818.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种水下地层数据推演方法是由肖雪露;张松;张琴;袁林锋;武树斌;刘升;郑亮;李向远;冉龙建;杨小韦;宋涛;张同;易常乐;廖威;张旻旻;李明星;蔡斯设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下地层数据推演方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水下地层数据推演方法，该方法包括：获取水下地层的多源数据，对获取的多源数据进行预处理，构建多模态数据集；获取分层空间邻接图和多尺度时间邻接图，构建多尺度时空耦合图；基于多尺度时空卷积神经网络对多尺度时空特征进行融合和提取，将物理场模型以模型损失函数的形式嵌入多尺度时空卷积神经网络，构建水下地层时空推演模型；基于自监督学习与监督学习相结合的联合训练策略，模型参数；将当前水下地层状态及未来一段时间的海洋环境预测数据输入优化好的水下地层时空推演模型，输出不同时间尺度下的地层演化预测结果。本申请实施例提供的水下地层数据推演方法能够实现水下地层的高精度时空演化预测。

本发明授权一种水下地层数据推演方法在权利要求书中公布了：1.一种水下地层数据推演方法，其特征在于，包括： 获取水下地层的多源数据，对获取的多源数据进行预处理，构建多模态数据集； 基于所述多模态数据集获取分层空间邻接图和多尺度时间邻接图，构建多尺度时空耦合图； 基于多尺度时空卷积神经网络对多尺度时空耦合图的多尺度时空特征进行融合和提取，将物理场模型以模型损失函数的形式嵌入所述多尺度时空卷积神经网络，构建水下地层时空推演模型； 基于自监督学习与监督学习相结合的联合训练策略，优化所述水下地层时空推演模型参数； 将当前水下地层状态及未来一段时间的海洋环境预测数据输入优化好的水下地层时空推演模型，输出不同时间尺度下的地层演化预测结果； 其中，所述基于所述多模态数据集获取分层空间邻接图和多尺度时间邻接图，构建多尺度时空耦合图，具体包括： 将水下地层空间划分为不同尺度体素单元，基于区域地质构造特征、地层属性相似度和距离确定节点连接与边权重，构建分层空间邻接图； 基于时间切片连接同一空间位置不同时期节点，根据时间间隔和海洋环境参数变化率调整时间边权重，构建多尺度时间邻接图； 融合空间与时间邻接图得到多尺度时空耦合图。

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船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市江夏区藏龙大道3号722所；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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