| 专利号 | 202510127211X | 申请日 | 2025-02-01 | 专利名称 | 基于深度学习的注浆浆液扩散形态表征方法及系统 |
| 授权日 | 2025-12-05 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 卜泽华;王志洋;张秒;胡安栋;台硕;潘东东;杨文韬 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及注浆模拟技术领域，特别是涉及基于深度学习的注浆浆液扩散形态表征方法及系统，其中方法包括：获取浆液在不同地质条件下的扩散形态数据，将预处理后的数据作为训练集；构建注浆扩散表征模型，基于训练集对注浆扩散表征模型进行训练，得到训练后的注浆扩散表征模型；训练过程中所用到的总损失函数，是数据损失函数、物理约束损失函数、边值条件损失函数、初值条件损失函数和实际经验损失函数的加权求和结果；将待表征注浆区域的温度和压力数据输入到训练后的注浆扩散表征模型，得到注浆扩散流速和注浆扩散距离的预测值。本发明进行模型验证并依据建立的模型辅助开展注浆智能化控制。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
