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龙图腾网获悉上海勘测设计研究院有限公司申请的专利一种纳米级流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN120220837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510364139.2，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种纳米级流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品是由廖庭庭;韩巧丽;陆松柳;臧钰歆;徐浩然设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纳米级流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及纳米流体技术领域，公开了一种纳米级流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品，本发明基于纳米颗粒流中悬浮颗粒的高速随机旋转和平移等复杂运动状态构建深度学习模型，使模型具备处理纳米级复杂流动行为的能力，能够学习到这些特殊运动状态与流量之间的内在联系，克服了传统方法无法处理复杂运动状态的难题。进而将利用分子动力学模拟方法获取的实时流体数据集输入该模型，可以快速准确计算出实时流量值，降低了计算复杂度，实现了从微观数据到实际流量预测的转化，解决了分子动力学模拟难以直接应用的问题，提高了流量预测的实时性和准确性，避免了传统方法的较大预测偏差。

本发明授权一种纳米级流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种纳米级流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 利用分子动力学模拟方法获取纳米颗粒流的实时流体数据集，其中，所述实时流体数据集包括压强、流速和断面面积； 获取深度学习模型，其中，所述深度学习模型根据所述纳米颗粒流的运动状态确定，所述运动状态包括所述纳米颗粒流中悬浮颗粒的高速随机旋转状态与平移状态； 将所述实时流体数据集输入所述深度学习模型，得到所述纳米颗粒流的实时流量值； 其中，获取深度学习模型，包括： 利用分子动力学模拟方法获取纳米颗粒流的历史流体参数集和所述运动状态； 根据所述历史流体参数集和所述运动状态，构建所述深度学习模型； 根据所述历史流体参数集和所述运动状态，构建所述深度学习模型，包括： 根据所述运动状态和所述历史流体参数集，利用预设修正参数对第一伯努利方程进行调整，得到目标伯努利方程； 根据所述目标伯努利方程确定流量计算方程； 将所述历史流体参数集输入所述流量计算方程，得到所述纳米颗粒流的历史流量值； 以所述历史流体参数集为输入，以所述历史流量值为输出，构建所述深度学习模型； 根据所述运动状态和所述历史流体参数集，利用预设修正参数对第一伯努利方程进行调整，得到目标伯努利方程，包括： 根据所述运动状态，利用所述预设修正参数对第一伯努利方程进行调整，得到下述关系式所示的第二伯努利方程： 式中：P表示压强；ρ表示纳米颗粒流的流体密度；α表示预设修正参数；v表示纳米颗粒流的流速；g表示重力加速度；h表示高度；C表示常数； 将所述第二伯努利方程中单位体积流体的重力势能与压强合并，得到新的压强，并将所述新的压强输入所述第二伯努利方程，得到下述关系式所示的新的所述第二伯努利方程： 式中：P′＝P+ρgh，表示新的压强； 将所述历史流体参数集输入新的所述第二伯努利方程，得到修正参数值和目标常数值； 将所述修正参数值和所述目标常数值输入新的所述第二伯努利方程，得到所述目标伯努利方程。

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