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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深度学习的煤层水力压裂参数动态优化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：CN119989840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510484105.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于深度学习的煤层水力压裂参数动态优化方法是由秦玉金;撒占友;卢守青;刘杰;孙剑飞设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的煤层水力压裂参数动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的煤层水力压裂参数动态优化方法，属于基于计算机数据处理的煤层参数优化技术领域；首先，采集具有空间连续性的煤层切片CT图像；其次，设计煤层结构‑物理参数智能感知模型，对煤层图像语义识别与物性估计进行联合预测；随后，利用预测输出结果进行煤层三维结构重建与区域分层建模，并在此基础上进行有限元网格划分及材料属性精确映射，构建煤层三维有限元模型；最后，构建煤层水力压裂参数多目标优化问题，设计煤层物理信息嵌入的代理模型并与多目标进化算法结合动态求解优化问题，获得最优水力压裂参数。本发明基于深度学习，融合了多源信息、结构参数与材料属性，推动了煤层水力压裂设计的智能化发展。

本发明授权一种基于深度学习的煤层水力压裂参数动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的煤层水力压裂参数动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集具有空间连续性的煤层切片CT图像；S2，将CT图像输入到构建并训练完成的煤层结构-物理参数智能感知模型里，模型包括煤层多尺度空间注意力特征编码器以及层理上下文感知解码器，用于输出煤层语义分割结果和对应材料物理参数；S3，根据语义分割结果进行区域分层和网格划分，之后将对应材料物理参数按语义区域映射至有限元模型各单元中，获得煤层三维有限元模型；S4，以最大化改造体积、最小化综合成本和最大化裂缝导流能力为优化目标，以要求解的煤层水力压裂参数为决策变量建立煤层水力压裂参数多目标优化问题；基于代理辅助的多目标进化算法求解多目标优化问题，获得最优煤层水力压裂参数；所述基于代理辅助的多目标进化算法，是以构建的煤层三维有限元模型生成训练数据和测试数据对煤层物理信息嵌入的代理模型进行训练和测试获得全局代理模型，将全局代理模型与多目标进化算法结合动态求解多目标优化问题。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266033 山东省青岛市市北区抚顺路11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”。