买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真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：CN119830728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411893208.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真方法是由胡明;冯文韬;黄睿;贺喆南;周吉喆;吕建成设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真方法，属于智能仿真领域，该方法包括：根据地热开发场景，获取地热资源数据，构建多尺度仿真模型，利用深度神经网络获取多尺度仿真模型的深层特征表示；并对深层特征表示进行特征融合，得到公共子空间；构建无监督聚类神经网络模型，对公共子空间进行扩充处理，并利用迁移学习算法构建尺度间桥接模型；利用尺度间桥接模型，得到域分解式多尺度仿真模型并进行仿真实验验证，搭建面向地热开发场景的仿真平台。本发明解决了现有仿真方法无法充分分析和利用不同尺度仿真模型本身的深层特征以及域分解任务中，由于同时存在并互有交叠的不同尺度仿真区域，引起仿真模型跨尺度过渡困难的问题。

本发明授权一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种面向地热开发场景的域分解式多尺度智能仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据地热开发场景，获取地热资源数据，并构建多尺度仿真模型，利用深度神经网络对多尺度仿真模型进行深度特征学习，获取多尺度仿真模型的深层特征表示； S2、根据多尺度仿真模型深层特征表示，对多尺度仿真模型跨尺度特征进行特征融合，得到公共子空间； S3、构建无监督聚类神经网络模型，对公共子空间进行扩充处理，并利用迁移学习算法构建尺度间桥接模型，具体为： S301、基于K均值算法，构建无监督聚类神经网络模型，利用无监督聚类神经网络模型挖掘和理解尺度间桥接模型的流形信息； S302、利用无监督聚类神经网络模型对已平衡特征表示的公共子空间进行扩充； S303、设计直推式迁移学习算法，在扩充后的公共子空间上进行从多尺度仿真模型至尺度间桥接模型的知识迁移，并根据无监督聚类神经网络模型挖掘的流形信息，构建尺度间桥接模型； S4、利用尺度间桥接模型对多尺度仿真模型进行域分解过渡，得到域分解式多尺度仿真模型； S5、基于物理过程，对域分解式多尺度仿真模型进行仿真实验验证，并利用已验证的域分解式多尺度仿真模型搭建面向地热开发场景的仿真平台，实现域分解式多尺度智能仿真； 所述无监督聚类神经网络模型的表达式如下所示： 其中，表示无监督聚类神经网络模型，表示第i个簇，表示第i个簇的质心，x表示样本点，表示样本x与质心在流形上的测地距离； 所述利用尺度间桥接模型对多尺度仿真模型进行域分解过渡的表达式如下所示： 其中，表示过渡路径，表示过渡因子，表示宏观尺度模型在公共子空间中的低维表示，表示微观尺度模型在公共子空间中的低维表示，表示桥接矩阵，表示桥接权重信息，表示宏观尺度的聚类中心，表示微观尺度的聚类中心。

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四川大学，其通讯地址为：610044 四川省成都市一环路南一段24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”。