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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119293565B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411813105.9，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法是由湛傳俊;戴振學;馬越;王大勇設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法在說明書摘要公布了：本發明屬于含水層非均質結構生成技術領域，提供了一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法，本發明能夠利用含水層結構參數的先驗分布和不同巖性所對應的滲透系數地質統計參數來生成不同尺度下的含水層非均質結構，且能夠依據大尺度的巖性結構空間分布對滲透系數空間分布進行約束，保證不同巖性內部的滲透系數空間分布特征滿足給定的不同巖性滲透系數地質統計分布，從而實現不同尺度下的含水層非均質結構的合理刻畫。

本發明授權一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法在權利要求書中公布了：1.一種耦合潛在擴散模型和隨機模型的非均質結構生成方法，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構參數的先驗分布和含水層所包含的不同巖性的滲透系數地質統計參數；步驟2：隨機生成含水層大尺度巖性結構參數樣本，將其輸入到基于指示克里金模擬程序中，生成對應的含水層大尺度巖性結構，獲得大尺度巖性結構訓練樣本；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地質統計參數，對所生成的大尺度巖性結構中不同巖性內部隨機生成滲透系數分布，生成小尺度滲透系數場訓練樣本，并同時將大尺度巖性結構和小尺度滲透系數場都進行歸一化；步驟4：利用變分自編碼器對大尺度巖性結構樣本所組成的訓練數據進行學習、訓練，將大尺度巖性結構樣本用低維的潛在隨機變量來表示；步驟5：訓練完成后，將大尺度巖性結構訓練樣本依次輸入到訓練后的變分自編碼器中，獲得用于生成大尺度巖性結構的低維潛在隨機變量樣本；步驟6：將用于生成大尺度巖性結構的低維潛在隨機變量樣本作為訓練樣本，輸入到無條件約束的去噪擴散概率模型中，對無條件約束的去噪擴散概率模型進行訓練，實現對低維潛在隨機變量的準確預測；步驟7：隨機生成一個潛在隨機變量，輸入到步驟6訓練所獲得的無條件約束的去噪擴散概率模型中，預測所對應的去噪后潛在隨機變量；步驟8：將步驟7所預測到的去噪后潛在隨機變量輸入到步驟4所獲得的變分自編碼器中，生成所對應的大尺度巖性結構，并且進行反歸一化處理；步驟9：利用變分自編碼器對小尺度滲透系數場訓練樣本所組成的訓練數據進行學習、訓練，將小尺度滲透系數場訓練樣本用低維的潛在隨機變量來表示；步驟10：訓練完成后，將小尺度滲透系數場依次輸入到訓練后的變分自編碼器中，獲得用于生成小尺度滲透系數場的低維潛在隨機變量樣本；步驟11：將用于生成小尺度滲透系數場的低維潛在隨機變量樣本作為訓練樣本，將大尺度巖性結構訓練樣本作為條件約束，輸入到有條件約束的去噪擴散概率模型中，對有條件約束的去噪擴散概率模型進行訓練，實現對低維潛在隨機變量的準確預測；步驟12：隨機生成一個潛在隨機變量，將所生成的潛在隨機變量和大尺度巖性結構輸入到步驟11訓練所獲得的有條件約束去噪擴散概率模型中，預測所對應的去噪后潛在隨機變量；步驟13：將步驟12所預測到的去噪后潛在隨機變量輸入到步驟9所獲得的變分自編碼器中，生成所對應的小尺度滲透系數場，并且進行反歸一化處理。

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