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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法及系统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：CN119940212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510058171.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法及系统是由潘东东;吴丹丹;赵晟喆;张一弛;卜泽华;许振浩;胡安栋设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于注浆模拟技术领域，具体公开了一种基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法及系统，方法包括：获取注浆施工现场的实时数据并进行预处理；基于目标区域的地质条件，构建多尺度地质模型，所述多尺度地质模型由整体地质模型和局部细节模型耦合得到；使用有限元分析对整体地质模型进行网格划分，利用自适应稀疏表示方法对局部细节模型进行网格划分；利用注浆施工现场的实时数据对注浆过程进行初步模拟，将模拟结果与实际注浆数据进行对比，当两者的偏差超过设定阈值时，自动调整模型参数，以不断优化注浆模拟结果。本发明能够显著缩短模拟计算时间，满足实时监控和快速决策的需求。

本发明授权基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应稀疏表示的智能注浆模拟方法，其特征在于，包括： 获取注浆现场的实时数据并进行预处理； 基于目标区域的地质条件，构建多尺度地质模型，所述多尺度地质模型由整体地质模型和局部细节模型耦合得到；使用有限元分析对整体地质模型进行网格划分，利用自适应稀疏表示方法对局部细节模型进行网格划分； 利用注浆现场的实时数据对注浆过程进行初步模拟，将模拟结果与实际注浆数据进行对比，当两者的偏差超过设定阈值时，自动调整模型参数，以不断优化注浆模拟结果； 其中，利用自适应稀疏表示方法对局部细节模型进行网格划分，具体过程为： 通过字典学习算法，生成地质特征的稀疏字典，并根据输入数据初始化稀疏系数向量x0； 利用在线梯度下降法，根据每个时间步的实际注浆数据自适应调整稀疏系数向量xt；具体为： 假设输入数据yt在时间步骤t的稀疏表示为：yt≈Dxt，其中，D是固定的字典矩阵，xt是稀疏系数； 基于当前时间步t的重构误差构建目标函数： ； 计算目标函数的梯度：；其中是重构误差对稀疏系数的梯度，signxt是稀疏约束的梯度； 使用梯度下降法在线更新稀疏系数xt：；其中，λ是正则化参数，ηt是学习率； 所有稀疏系数向量构成稀疏系数矩阵，将稀疏系数矩阵中非零稀疏系数分散的区域作为低稀疏性区域，将非零稀疏系数集中的区域作为高稀疏性区域；设置低稀疏性区域的网格密度大于高稀疏性区域的网格密度。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。