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龙图腾网获悉浙江伟卓科技有限责任公司申请的专利海底浅地层建模方法、装置、设备及存储介质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：CN118070654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410212967.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权海底浅地层建模方法、装置、设备及存储介质是由纪欣;王国茹;卞兰君设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本海底浅地层建模方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海底浅地层建模方法，包括：采集海底浅地层的多种探测数据；利用预定的空间数据分析算法分析所述探测数据，得到空间特征数据；及利用预定的统计算法分析所述探测数据中与地层相关的探测数据，得到地层特征数据；基于空间特征数据及地层特征数据初步构建海底浅地层的三维模型；构建多个机器学习模型，利用空间特征数据训练对应的机器学习模型，及利用地层特征数据训练对应的机器学习模型；将所有训练好的机器学习模型集成至三维模型中，集成后的三维模型为海底浅地层的地质模型。

本发明授权海底浅地层建模方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海底浅地层建模方法，其特征在于，所述方法包括： 采集海底浅地层的多种探测数据； 利用预定的空间数据分析算法分析所述探测数据，得到空间特征数据，所述空间特征数据描述了海底地形和地层结构，其包括地形特征、地层厚度、沉积物分布数据；及 利用预定的统计算法分析所述探测数据中与地层相关的探测数据，得到地层特征数据，所述地层特征数据包括地质成分数据、地质分布数据及地质变化数据，所述地质成分数据包括地层的各种地质成分，所述地质分布数据包括地层的各地质成分在空间上的分布，所述地质变化数据包括地质成分的变化情况； 基于所述空间特征数据及所述地层特征数据初步构建海底浅地层的三维模型； 构建多个机器学习模型并确定每个机器学习模型的目标，利用所述空间特征数据训练对应的机器学习模型，及利用所述地层特征数据训练对应的机器学习模型； 将所有训练好的机器学习模型集成至所述三维模型中，集成后的三维模型为所述海底浅地层的地质模型； 所述利用预定的统计算法分析所述探测数据中与地层相关的探测数据，得到地层特征数据的步骤，包括：利用地质统计算法分析所述与地层相关的探测数据，得到所述地质成分数据及所述地质分布数据；获取预先训练好的预测模型，从所述与地层相关的探测数据中获取有代表性的探测数据，将所述有代表性的探测数据输入所述预测模型中，获取所述预测模型输出的所述地质变化数据； 所述利用预定的空间数据分析算法分析所述探测数据，得到空间特征数据的步骤，包括： 根据所述探测数据构建偏微分方程，并根据所述空间特征数据确认基函数； 基于所述基函数将所述偏微分方程转化为近似方程，获取所述近似方程的方程解，所述方程解为所述空间特征数据； 所述将所有训练好的机器学习模型集成至所述三维模型中，集成后的三维模型为所述海底浅地层的地质模型的步骤之后，还包括基于海底地质物理行为模拟方法优化所述地质模型的步骤，其中，所述基于海底地质物理行为模拟方法优化所述地质模型，包括： 确定海底地质物理行为，根据所述海底地质物理行为，确定模拟方法及从所述地质模型中获取待模拟的地质数据； 基于所述模拟方法及所述待模拟的地质数据，模拟所述海底地质物理行为； 获取模拟结果数据，基于所述模拟结果数据验证所述地质模型的准确率； 若所述准确率低于预定的准确率阈值，则优化所述地质模型。

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