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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种立井井筒数字孪生系统及结构性能监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：CN120745023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510577030.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种立井井筒数字孪生系统及结构性能监测方法是由贾晓芬;赵玉晨;赵佰亭;梁镇洹;胡锐设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种立井井筒数字孪生系统及结构性能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种立井井筒数字孪生系统架构及结构性能监测方法。所述方法包括：基于井筒运行机理与性能监测需求，构建适用于立井井筒的五维数字孪生系统框架；建立具备动力学特性的井筒数字孪生模型；通过虚实映射技术，结合网格降维有限元分析方法，构建有限元代理模型，实现数字孪生体的快速生成。系统基于Unity3D虚拟引擎构建三维运行平台，采用径向基函数RBF代理模型实现孪生体与有限元仿真数据之间的高效映射与双向交互。对井筒运行过程中的结构性能参数进行实时采集与在线预测。依据预测结果动态更新孪生模型，构建高精度、轻量化的数字孪生演化模型，实现对井筒应力变化的实时观测与结构性能的智能监测。该发明可广泛应用于井筒安全评估、维护决策与智能化矿山建设等领域。

本发明授权一种立井井筒数字孪生系统及结构性能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种立井井筒数字孪生系统，其特征在于，包括物理实体层、代理模型层、孪生模型层、信息交互层、应用服务层； 所述物理实体层包含井筒结构及分布式传感器网络，传感器用于实时采集温度、压力、应变关键数据，确保对井筒运行状态的全面感知； 所述代理模型层结合有限元分析FEA与神经网络技术，构建井筒性能预测模型，通过对井筒结构性能数据的离线训练与在线优化，该层在保证精度的前提下显著提升有限元分析的计算效率，同时，实时融合传感器数据与预测结果，能够动态预测井筒在不同工况下的应力、变形及其他性能指标，为井筒运行状态分析与故障预警提供了可靠的理论支撑； 所述孪生模型层通过虚拟仿真技术，实现物理井筒与数字模型的精准外观映射与实时同步，全面呈现井筒的动态状态，结构形变、应力分布及温度变化，为系统功能实现提供虚拟环境支持； 所述信息交互层通过该层的实时处理，物理数据能够快速转化为孪生模型中的状态映射，支持精准性能预测和反馈调整； 所述应用服务层集成了数据可视化、状态监控及性能预测功能，是用户与数字孪生系统的交互界面，具体功能包括：井筒性能监测、实时数据展示、人机交互控制、帮助用户全面掌握井筒信息。

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安徽理工大学，其通讯地址为：232001 安徽省淮南市田家庵区泰丰大街168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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