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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别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：CN119646465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411690712.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法及系统是由戴振学;夏宇洲;湛传俊设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法及系统。方法包括：基于岩相观测条件数据，使用随机模拟方法训练含水层结构生成模型；基于含水层结构生成模型和溶质运移模拟构建“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集；基于岩石物理关系方程和电阻率层析成像法的正向模拟构建“岩相结构—视电阻率数据”的数据集；基于“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集和“岩相结构—视电阻率数据”的数据集，分别训练用于预测水文观测数据的替代模型和预测视电阻率数据的替代模型；基于不同类型实际观测数据使用数据融合算法优化随机变量，最终获得动态响应观测数据与实际观测数据误差最小的一组非均质含水层结构。

本发明授权一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： 基于岩相观测条件数据，使用随机模拟方法训练非均质含水层结构生成模型； 基于非均质含水层结构生成模型和溶质运移模拟构建“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集； 基于岩石物理关系方程和电阻率层析成像法的正向模拟构建“岩相结构—视电阻率数据”的数据集； 基于“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集和“岩相结构—视电阻率数据”的数据集，分别训练用于预测水文观测数据的替代模型和预测视电阻率数据的替代模型； 基于不同类型实际观测数据使用数据融合算法优化随机变量，最终获得动态响应观测数据与实际观测数据误差最小的一组非均质含水层结构； 基于不同类型实际观测数据使用数据融合算法优化随机变量，最终获得动态响应观测数据与实际观测数据误差最小的一组非均质含水层结构包括： 基于拉丁超立方抽样方法在标准正态分布区间内抽取个初始随机变量，获得个非 均质结构，输入到的用于预测水文观测数据的替代模型和预测视电阻率数据的替代模型后 分别获得对应观测位置的浓度，水头状态场和视电阻率数据原始监测数据； 将获得的模拟观测数据与实际观测数据输入到数据同化算法中，完成对个初始随机 变量的优化； 当优化达到所设定的迭代次数后，获得优化后的个最终随机变量； 将获得的个随机变量输入到生成模型中，获得个优化后的非均质含水层结构。

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