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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于深度学习的不同温度注浆高效模拟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：CN120068617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510127212.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的不同温度注浆高效模拟方法及系统是由潘东东;王志洋;卜泽华;张秒;赵晟喆;张弛设计研发完成，并于2025-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的不同温度注浆高效模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及注浆模拟技术领域，特别是涉及基于深度学习的不同温度注浆高效模拟方法及系统，其中方法，包括：构建不同温度条件下岩土体介质与注浆材料变化的关系式；所述不同温度条件下岩土体介质与注浆材料变化关系式，包括：温度与孔隙率的关系式，温度与应力应变的关系式，以及温度与浆液粘度的关系式；基于注浆区域实际地层数据，拟合出上述各个关系式中的待确定参数；构建改进的循环神经网络；对改进的循环神经网络进行训练，得到训练后的改进循环神经网络；将待预测注浆区域的温度，输入到训练后的改进循环神经网络，得到待预测注浆区域的浆液流动速度和浆液渗透扩散距离。实现不同温度下注浆全过程的高效模拟。

本发明授权基于深度学习的不同温度注浆高效模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的不同温度注浆高效模拟方法，其特征是，包括： 构建不同温度条件下岩土体介质与注浆材料变化的关系式，包括：温度与孔隙率的关系式，温度与应力应变的关系式，以及温度与浆液粘度的关系式；基于注浆区域实际地层数据，拟合出上述各个关系式中的待确定参数； 构建改进的循环神经网络；所述改进的循环神经网络，包括：循环层，所述循环层，包括：依次连接的第一设计层、第二设计层和第三设计层，其中，第二设计层的输出端还与第一设计层的输入端连接；所述第三设计层中设置所述温度与孔隙率的关系式，温度与应力应变的关系式，以及温度与浆液粘度的关系式；所述改进的循环神经网络，包括：依次连接的输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层的输出端还与循环层的输入端连接，循环层的输出端与隐藏层的输入端连接；在隐藏层计算中，考虑到不同时间序列上的相互影响，当前时刻的隐藏层的值不仅取决于当前时刻的输入，还取决于上一隐藏层的值； 所述第一设计层，包括：如果成立，则执行；其中，表示先计算区域上一时间序列周边计算区域的周边不同区域，表示在时刻不同区域的温度，表示整倍数关系，表示在t时间序列在区域周边的不同区域与现计算区域倍关系条件下的相似系数；表示在时刻不同区域的温度，表示上一时间步该计算区域的温度值，为实际计算过程中采用的温度数据； 所述第二设计层，包括：；其中，为浆液与该区域产生热量交互后的温度变化，为周围三维方向上的温度数据，表示为现计算区域的当前时间序列周边计算区域，表示为现计算区域的当前时间序列周边计算区域个数，为温差折减系数，在注浆浆液流动方向上该值较小，在另外两个方向上的该值较大，表示时刻该区域的温度数据； 所述第三设计层，包括：；其中，表示时间序列不同对的矢量增益值，表示t时间序列不同矢量增益值的权重系数；表示时间序列浆液与岩土介质的各物理参数值；表示时间序列该区域的温度数据；表示每一时间序列的输出数据，表示在不同温度条件下归一化处理的浆液与岩土介质的物理参数值，表示当前时间序列条件下矢量浆液流动速度与渗透扩散距离的矢量增长，表示不同时间序列条件下的偏置，依据温度不同相应变化； 将待预测注浆区域的温度，输入到训练后的改进循环神经网络，得到待预测注浆区域的浆液流动速度和浆液渗透扩散距离。

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