买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于人工智能的地质力学建模方法、系统及介质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：CN121069524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511072269.5，技术领域涉及：G01V20/00；该发明授权一种基于人工智能的地质力学建模方法、系统及介质是由熊健;刘新宇;刘向君;覃建华;梁利喜;万有维;丁乙;魏晓琛设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的地质力学建模方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的地质力学建模方法、系统及介质，包括：对连续场数据和离散结构数据进行时空对齐与特征解耦处理，生成统一时空基准的连续‑离散混合特征张量；构建多尺度物理耦合的混合神经网络，通过自适应物理接口实现跨尺度双向交互，得到动态耦合的地质力学预测模型，采用物理‑数据双驱动的动态训练策略对地质力学模型进行参数优化；基于实时监测数据和训练好的地质力学预测模型进行地层参数在线反演，生成不确定性量化结果；将不确定性量化结果映射至三维地质模型，输出可视化风险热力图。本申请不仅实现了地质参数的实时更新和不确定性评估，还通过直观的可视化方式为工程决策提供了量化依据，增强了决策的科学性和可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的地质力学建模方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的地质力学建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S101，对获取的连续场数据和离散结构数据进行时空对齐与特征解耦处理，生成统一时空基准的连续-离散混合特征张量； S102，基于所述连续-离散混合特征张量，构建多尺度物理耦合的混合神经网络，通过自适应物理接口实现跨尺度双向交互，得到动态耦合的地质力学预测模型，所述混合神经网络包括基于场图卷积网络的宏观连续场建模子网和基于拓扑强化图网络的微观裂缝动态子网； S103，采用物理-数据双驱动的动态训练策略对地质力学预测模型进行参数优化，得到训练好的地质力学预测模型； S104，通过变分自编码器，基于实时监测数据和训练好的地质力学预测模型进行地层参数在线反演，生成不确定性量化结果；所述不确定性量化结果包括空间分布的破裂概率和应力集中度标准差； S105，将不确定性量化结果映射至三维地质模型，输出可视化风险热力图；三维地质模型包含地层界面拓扑结构和岩性分布参数； 所述S103包括以下步骤： 获取训练数据集； 对宏观应力场分布进行动量守恒方程约束处理，生成第一物理损失项；对微观裂缝开度变化路径进行质量守恒方程约束处理，生成第二物理损失项；结合第一物理损失项和第二物理损失项，得到物理守恒损失； 对比宏观应力场分布与历史井下应变计实测数据的均方误差处理，生成第一数据损失项；对比微观裂缝开度变化路径与历史微震定位结果数据的豪斯多夫距离处理，生成第二数据损失项；结合第一数据损失项和第二数据损失项，得到数据匹配损失； 基于训练周期数对物理守恒损失的物理损失权重和数据匹配损失的数据损失权重进行反向比例调整，得到动态权重； 将物理守恒损失和数据匹配损失按动态权重叠加，生成总损失函数，并采用自适应学习率策略对地质力学预测模型的参数进行迭代优化，直至总损失函数满足预设收敛条件时，输出训练好的地质力学预测模型。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。