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龙图腾网获悉中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利基于人工智能的多物理场监测数据融合解释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：CN120561868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511052843.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法是由武绍江;王一博设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法，包括：进行室内岩石物理水力压裂实验，并进行多物理场监测；构建训练数据集：对不同的岩石样品分别进行所述实验，获得数据，构成总数据集；构建数据融合解释模块，所述数据融合解释模块包括两部分，分别为多物理场数据的特征提取部分和融合解释部分；使用训练数据集训练检测网络；对所有实际监测得到的数据进行相同步骤的预处理，输入不包含压电陶瓷传感器伪影干扰的CT图像、声发射累积分布图、超声的速度图，输出融合图像；更新数据集和数据融合解释模块。本发明的基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法挖掘多物理场数据的内在特征及联系，更加准确地评估破裂损伤区域。

本发明授权基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多物理场监测数据融合解释方法，其特征在于，所述方法包括： 进行室内岩石物理水力压裂实验，并进行多物理场监测； 构建训练数据集：对不同的岩石样品分别进行所述实验，获得数据，构成总数据集；所述数据包括：去除压电陶瓷传感器金属伪影的CT结构图、声发射累积分布图、超声的速度图； 构建数据融合解释模块，所述数据融合解释模块包括两部分，分别为多物理场数据的特征提取部分和融合解释部分；在特征提取部分，分别对每种物理场数据独立使用一个UNet来提取各自的特征，共使用5套卷积层单元，其卷积层单元1-5的参数分别为：256×3×3×3，128×3×3×3，64×3×3×3，256×3×3×3，256×3×3×3，其中，第一维为卷积个数，后三维为卷积尺寸；在相同深度的卷积层中，使用空间交叉注意力机制进行特征提取；在融合解释部分，对提取的特征进行连接，然后进一步进行特征提取，再将超声图像获得的特征与CT图和微地震分布图特征进行连接，然后通过若干连接层进行进一步的特征融合； 使用训练数据集训练检测网络； 对所有实际监测得到的数据进行相同步骤的预处理，输入不包含压电陶瓷传感器伪影干扰的CT图像、声发射累积分布图、超声的速度图，输出融合图像； 更新数据集和数据融合解释模块。

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