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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119293565B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411813105.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法是由湛傳俊;戴振學(xué);馬越;王大勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于含水層非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法，本發(fā)明能夠利用含水層結(jié)構(gòu)參數(shù)的先驗(yàn)分布和不同巖性所對(duì)應(yīng)的滲透系數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)參數(shù)來生成不同尺度下的含水層非均質(zhì)結(jié)構(gòu)，且能夠依據(jù)大尺度的巖性結(jié)構(gòu)空間分布對(duì)滲透系數(shù)空間分布進(jìn)行約束，保證不同巖性內(nèi)部的滲透系數(shù)空間分布特征滿足給定的不同巖性滲透系數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)分布，從而實(shí)現(xiàn)不同尺度下的含水層非均質(zhì)結(jié)構(gòu)的合理刻畫。

本發(fā)明授權(quán)一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種耦合潛在擴(kuò)散模型和隨機(jī)模型的非均質(zhì)結(jié)構(gòu)生成方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：獲取含水層大尺度巖性結(jié)構(gòu)參數(shù)的先驗(yàn)分布和含水層所包含的不同巖性的滲透系數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)參數(shù)；步驟2：隨機(jī)生成含水層大尺度巖性結(jié)構(gòu)參數(shù)樣本，將其輸入到基于指示克里金模擬程序中，生成對(duì)應(yīng)的含水層大尺度巖性結(jié)構(gòu)，獲得大尺度巖性結(jié)構(gòu)訓(xùn)練樣本；步驟3：利用Karhunen-Loeve展開基于各含水層所包含的不同巖性的滲透系數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)參數(shù)，對(duì)所生成的大尺度巖性結(jié)構(gòu)中不同巖性內(nèi)部隨機(jī)生成滲透系數(shù)分布，生成小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)訓(xùn)練樣本，并同時(shí)將大尺度巖性結(jié)構(gòu)和小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)都進(jìn)行歸一化；步驟4：利用變分自編碼器對(duì)大尺度巖性結(jié)構(gòu)樣本所組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，將大尺度巖性結(jié)構(gòu)樣本用低維的潛在隨機(jī)變量來表示；步驟5：訓(xùn)練完成后，將大尺度巖性結(jié)構(gòu)訓(xùn)練樣本依次輸入到訓(xùn)練后的變分自編碼器中，獲得用于生成大尺度巖性結(jié)構(gòu)的低維潛在隨機(jī)變量樣本；步驟6：將用于生成大尺度巖性結(jié)構(gòu)的低維潛在隨機(jī)變量樣本作為訓(xùn)練樣本，輸入到無條件約束的去噪擴(kuò)散概率模型中，對(duì)無條件約束的去噪擴(kuò)散概率模型進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)低維潛在隨機(jī)變量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；步驟7：隨機(jī)生成一個(gè)潛在隨機(jī)變量，輸入到步驟6訓(xùn)練所獲得的無條件約束的去噪擴(kuò)散概率模型中，預(yù)測(cè)所對(duì)應(yīng)的去噪后潛在隨機(jī)變量；步驟8：將步驟7所預(yù)測(cè)到的去噪后潛在隨機(jī)變量輸入到步驟4所獲得的變分自編碼器中，生成所對(duì)應(yīng)的大尺度巖性結(jié)構(gòu)，并且進(jìn)行反歸一化處理；步驟9：利用變分自編碼器對(duì)小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)訓(xùn)練樣本所組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，將小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)訓(xùn)練樣本用低維的潛在隨機(jī)變量來表示；步驟10：訓(xùn)練完成后，將小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)依次輸入到訓(xùn)練后的變分自編碼器中，獲得用于生成小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)的低維潛在隨機(jī)變量樣本；步驟11：將用于生成小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)的低維潛在隨機(jī)變量樣本作為訓(xùn)練樣本，將大尺度巖性結(jié)構(gòu)訓(xùn)練樣本作為條件約束，輸入到有條件約束的去噪擴(kuò)散概率模型中，對(duì)有條件約束的去噪擴(kuò)散概率模型進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)低維潛在隨機(jī)變量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；步驟12：隨機(jī)生成一個(gè)潛在隨機(jī)變量，將所生成的潛在隨機(jī)變量和大尺度巖性結(jié)構(gòu)輸入到步驟11訓(xùn)練所獲得的有條件約束去噪擴(kuò)散概率模型中，預(yù)測(cè)所對(duì)應(yīng)的去噪后潛在隨機(jī)變量；步驟13：將步驟12所預(yù)測(cè)到的去噪后潛在隨機(jī)變量輸入到步驟9所獲得的變分自編碼器中，生成所對(duì)應(yīng)的小尺度滲透系數(shù)場(chǎng)，并且進(jìn)行反歸一化處理。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人青島理工大學(xué)，其通訊地址為：266520 山東省青島市黃島區(qū)嘉陵江東路769號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。