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龙图腾网恭喜青岛理工大学申请的专利一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法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：CN119293567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411813214.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法是由湛传俊;戴振学;马越;王大勇设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于非均质含水层岩性结构反演识别技术领域，提供了一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法，包括：设定含水层结构参数的先验分布；利用数值模拟软件获得水头及浓度分布场样本数据；生成岩性结构训练样本所对应的低维潜在随机变量样本；利用低维潜在随机变量和水头、浓度分布场数据训练图片约束下的去噪扩散概率模型；随机生成一个潜在随机变量；预测所对应的去噪后潜在随机变量；预测得到场地含水层岩性结构。本发明能够利用含水层结构参数的先验分布和水头及浓度观测数据直接实现对含水层岩性结构的反演识别，且能够依据同一水头及浓度观测数据来预测多个可能的含水层岩性结构，实现含水层岩性结构的不确定性分析。

本发明授权一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的非均质含水层岩相结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取钻孔数据及含水层大尺度岩性结构参数的先验分布，随机生成含水层岩性结构样本，对数据进行归一化；步骤2：设置初始及边界条件，利用地下水水流及溶质运移模拟软件依据步骤1所获得的不同含水层岩性结构，预测多个时刻的浓度分布场和水头分布场，获得水头及浓度分布场样本数据，同时对数据进行归一化；步骤3：基于步骤1所获得的含水层岩性结构样本，对变分自编码器进行训练，使其利用低维潜在随机变量来表示高维含水层岩性结构；步骤4：将步骤1所获得的含水层岩性结构样本依次输入到步骤3训练后的变分自编码器中，获得对应的低维潜在随机变量样本；步骤5：利用步骤4所获得的低维潜在随机变量样本作为训练数据，步骤2获得的各含水层岩性结构所对应的水头及浓度分布场数据作为图片条件约束，对图片约束下的去噪扩散概率模型进行训练，使其依据所输入的低维潜在随机变量，在水头及浓度分布场约束下，预测相应的去噪后潜在随机变量；步骤6：基于场地水头及浓度观测数据，利用插值方法，获取水头及浓度分布场，并进行归一化；步骤7：随机生成一个潜在随机变量，同时利用步骤6所获得的场地水头及浓度分布场作为条件约束，同时输入到步骤5训练后的去噪扩散概率模型中，预测所对应的去噪后潜在随机变量；步骤8：将步骤7预测得到了去噪后潜在随机变量输入到步骤3训练后的变分自编码器中，将输出结果进行反归一化，预测得到场地的含水层岩性结构。

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