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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统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：CN119989668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510058180.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统是由潘东东;李轶惠;赵晟喆;牟文墉;许振浩;吕方泽设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统，包括：获取多源属性信息和渗透率数据，所述多源属性信息包括裂隙密度、孔隙度和涌水量；构建多源属性‑渗透率耦合预测模型，基于多源属性信息和渗透率数据对多源属性‑渗透率耦合预测模型进行训练；将所述多源属性信息输入到训练好的多源属性‑渗透率耦合预测模型中，得到预测渗透率；本发明以裂隙密度、孔隙度、涌水量等多属性信息与渗透率的耦合关系作为标准化模型的核心，采用数理公式描述各属性之间的耦合关系，结合实验和数值模拟数据，以便在深度学习模型中建立其物理约束。

本发明授权一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测的多源属性信息，对多源属性信息进行预处理，所述多源属性信息包括裂隙密度、孔隙度和涌水量； 将处理后的多源属性信息输入到训练好的多源属性-渗透率耦合预测模型中进行预测，得到预测渗透率； 其中，所述多源属性-渗透率耦合预测模型的训练过程为：获取历史多源属性信息和渗透率数据，采用数值插值方法对多源属性信息进行处理；然后基于历史多源属性信息和渗透率数据对一种结合物理约束与多任务学习的深度学习预测模型进行训练得到多属性-渗透率的复杂关系模型；最后对多属性-渗透率的复杂关系模型进行多轮联合迭代重建，得到多源属性-渗透率耦合预测模型； 所述多源属性-渗透率耦合预测模型包括输入层、特征提取层、耦合关系层和融合层，其中，所述耦合关系层引入多任务学习模块，将输入的多属性信息传入三个并行分支模型，分别输出裂隙渗透率、孔隙渗透率和涌水渗透率； 所述三个并行分支模型包括：裂隙密度与渗透率的耦合模型、孔隙度与渗透率的耦合模型和涌水量与渗透率的耦合模型； 其中，裂隙密度与渗透率的耦合模型为： 式中，表示裂隙控制下的渗透率；为裂隙密度；和为通过实验确定的常数； 所述孔隙度与渗透率的耦合模型为： 式中，表示孔隙控制下的渗透率；为孔隙度；为比表面积；为常数； 所述涌水量与渗透率的耦合模型为： 式中，为涌水量；为涌水控制下的渗透率；为流动截面积；为水头差；为流动路径长度。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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