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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于分层耦合的地热开发场景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：CN119830729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411893210.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于分层耦合的地热开发场景多尺度智能仿真方法是由冯文韬;胡明;黄睿;黄树东;汤臣薇;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。

本一种基于分层耦合的地热开发场景多尺度智能仿真方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分层耦合的地热开发场景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，构建地热资源数据相应的多个尺度模型；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，获取深层特征表示；根据多尺度仿真模型深层特征表示，通过特征融合得到公共子空间，并进行特征平衡和特征对齐，得到分层耦合式多尺度仿真模型；对分层耦合式多尺度仿真模型进行仿真实验验证，并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，特别是特征空间的维度差异可能引发异构鸿沟，进而导致多尺度框架难以实现跨尺度特征融合的问题。

本发明授权一种基于分层耦合的地热开发场景多尺度智能仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层耦合的地热开发场景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，并构建地热资源数据相应的多个尺度模型； S2、根据多个尺度模型，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； S3、根据多尺度仿真模型深层特征表示，对多尺度仿真模型的跨尺度特征空间进行特征融合，得到公共子空间，并对公共子空间进行特征平衡，得到分层耦合式多尺度仿真模型，具体为： S301、根据多尺度仿真模型深层特征表示，将多尺度仿真模型的跨尺度特征进行特征融合，得到公共子空间； 基于多尺度仿真模型深层特征表示，使用学习到的多尺度仿真模型的特征表示，其中，p=1,2,…,n；n表示视图的总数，为不同尺度模型的总数，计算所有视图的协方差张量，用于发现所有视图之间的相关信息，采用简化计算，转为求解多视图典型相关最大化的等价问题，具体为寻找一组最佳的秩一张量，其中=1,2,…,r；r表示降维后的特征维度，小于不同视图特征维度的最小值； 使协方差张量能够被表示为秩一张量的加权和； 协方差张量计算表达式如下所示： ； 其中，表示张量积； 将秩一张量整合成为变换矩阵，将变换矩阵作用于特征表示，初步实现从原始高维特征到低维公共子空间的映射； S302、利用模型数据的拓扑流形结构，对不同尺度模型下特征表示之间的一致结构和互补信息进行平衡，得到平衡特征后的公共子空间； S303、通过原始高维特征与低维公共子空间之间的变换矩阵，构建分层耦合式多尺度仿真模型； 所述构建分层耦合式多尺度仿真模型的表达式如下所示： 其中，表示变换路径，表示变换因子，且或1，表示从原始高维特征到低维公共子空间的变换矩阵，表示从低维公共子空间到原始高维特征的变换矩阵； S4、基于物理过程，对分层耦合式多尺度仿真模型进行仿真实验验证，并利用已验证的分层耦合式多尺度仿真模型搭建面向地热开发场景的仿真平台，实现多尺度分层耦合式智能仿真。

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