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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测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：CN116680570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310736821.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测方法是由蒋建国;孟胤全;吴吉春;王栋设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测方法，具体步骤为：首先需要生成三维多孔介质，采用格子玻尔兹曼法LatticeBoltzmannMethod，LBM模拟多孔介质内流场，粒子追踪法模拟溶质运移过程并得到穿透曲线；通过污染物一维迁移方程解析解与SciPy优化算法反演地下水溶质纵向弥散系数DL与迁移速度u；构建分子扩散系数Dm与平均孔隙流速u′的参数矩阵并加入多孔介质灰度图像，由此与反演参数纵向弥散系数DL、迁移速度u组成输入‑输出样本对数据集；将数据集划分为训练集、验证集与测试集并依次应用于PhyCNN‑Transformer多输出回归模型，实现对反演参数的精确预测。

本发明授权基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer网络的地下水溶质弥散系数及迁移速度预测方法，其特征在于，预测步骤为： 通过沉淀生成法构建固体球颗粒堆积的三维多孔介质，采用LBM模拟多孔介质内流场，粒子追踪法模拟溶质运移过程并得到穿透曲线BreakthroughCurve，BTC； 根据污染物迁移方程解析解与SciPy优化算法反演出纵向弥散系数DL与溶质迁移速度u； 将三维多孔介质沿水流模拟方向视为在空间上连续的二维灰度图像，分别构建分子扩散系数Dm与平均孔隙流速u′的参数矩阵并加入二维灰度图像，得到含有物理信息的三通道图像； 将含有物理信息的三通道图像与反演参数纵向弥散系数DL、实际水流速度u组成具有输入-输出样本对的数据集，并进一步划分为训练集、验证集与测试集，进而训练PhyCNN-Transformer神经网络多输出回归模型，并评估预测性能与泛化能力； 所述PhyCNN-Transformer神经网络多输出回归模型：以CNN提取含有物理信息的三通道图像特征，以Transformer网络处理图像特征的序列相关性，而后通过全连接层实现对纵向弥散系数DL、迁移速度u的同时预测。

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