山东大学许振浩获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于深度学习的滨海潮汐作用动水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：CN120068621B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202510127226.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统是由许振浩;张秒;潘东东;卜泽华;王志洋;李轶惠;李震设计研发完成，并于2025-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统，涉及滨海环境中动水注浆模拟技术领域，将预处理后的潮汐数据、水文地质数据和注浆参数数据输入至预先训练好的深度学习模型进行预测，预测出在潮汐作用下注浆参数的动态变化；基于扩散方程建立潮汐作用下地层的注浆模拟模型，将注浆参数的动态变化代入到所述注浆模拟模型进行注浆模拟计算，得到浆液的扩散行为，基于浆液的扩散行为进行注浆参数的多目标优化，得到最佳的注浆参数组合。结合了深度学习模型和物理约束模型，通过深度学习模型预测潮汐条件下注浆参数的动态变化，并将其作为物理约束模型的输入数据，准确模拟潮汐动态环境下的注浆扩散过程，并得到最佳的注浆参数组合。
本发明授权基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法，其特征在于，包括： 获取滨海地区的潮汐数据、水文地质数据和注浆参数数据并进行预处理； 将预处理后的潮汐数据、水文地质数据和注浆参数数据输入至预先训练好的深度学习模型进行预测，预测出在潮汐作用下注浆参数的动态变化； 基于扩散方程建立潮汐作用下地层的注浆模拟模型，将所述注浆参数的动态变化代入到所述注浆模拟模型进行注浆模拟计算，得到浆液的扩散行为，基于浆液的扩散行为进行注浆参数的多目标优化，得到最佳的注浆参数组合； 所述注浆模拟模型采用改进的扩散方程，表示为： 其中，为浆液浓度分布，、、分别为空间坐标，为时间，为潮汐波动作用下的时间变化扩散系数，为浓度的拉普拉斯算子，为源项。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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