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龙图腾网获悉天目山实验室;杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)申请的专利一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度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：CN120745467B 。

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：202511263991.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度预测方法及系统是由宋文佳;鄢浩设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度预测方法及系统，该方法包括测定各环境沉积物样本的常温特征参数及不同温度下的高温黏度值，构成模型训练原始数据集；对原始数据集进行预处理并进行特征筛选，得到与高温黏度具有高相关性的物理量特征构建最终特征数据集；将最终特征数据集划分为训练集、验证集与测试集，基于训练集对多种预设的机器学习模型进行并行训练；基于验证集并依据预设的性能评估指标从中筛选出性能最优的预测模型；将待测环境沉积物的常温特征数据输入最优预测模型，对该沉积物在目标温度下的高温黏度值进行预测，并基于测试集评估不同最优预测模型的泛化性能；实现了环境沉积物高温黏度的快速、精准、高效预测。

本发明授权一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的环境沉积物高温黏度预测方法，其特征在于，包括， 采集多种环境沉积物样本，并测定各环境沉积物样本在常温下的特征参数及不同温度下对应的高温黏度值，构成模型训练原始数据集，所述环境沉积物的常温特征包括微量元素含量、水分含量、晶体含量、粒度特征和主量元素含量； 对模型训练原始数据集进行预处理，包括缺失值处理和异常值处理，且基于实际物理意义和特征之间相关性进行特征筛选，得到与高温黏度具有高相关性的物理量特征并进行标准化处理，构建适用于机器学习模型训练的最终特征数据集； 将最终特征数据集划分为训练集、验证集与测试集，基于所述训练集对多种预设的机器学习模型进行训练；基于所述验证集并依据预设的性能评估指标，对训练完成的各候选模型进行综合性能评估，从中筛选出性能最优的预测模型； 将待测环境沉积物的常温特征数据输入筛选出的最优预测模型，输出该环境沉积物在目标温度下的高温黏度预测值，并基于所述测试集评估不同最优预测模型的泛化性能。

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天目山实验室;杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)，其通讯地址为：311115 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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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