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龙图腾网获悉中国建筑科学研究院有限公司申请的专利基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真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：CN120951669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511065050.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真方法是由李骥;杨远程;张广秋;徐伟;乔镖;路菲;薛汇宇设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真方法，包括进行数值仿真交叉互验获得中深层地埋管热泵系统模型，采用蒙特卡罗方法进行系统配置获取第一参数环境集，根据参数环境函数筛选所述第一参数环境集获得第二参数环境集，进行数据增广获得中深层地热管群模拟数据并构建中深层地热管群多场耦合深度学习模型，获得模拟换热数据和预测耦合换热数据，进行自适应网格优化获得优化网格尺寸，采用所述优化网格尺寸调整所述中深层地埋管热泵系统模型输出中深层地埋管多场耦合模型。该方法不仅能在复杂地质条件下实现中深层地热管群多场耦合过程的精准快速仿真，对推动中深层地热资源的规模化开发利用具有重要的实践意义。

本发明授权基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的中深层地热管群多场耦合仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取中深层地热管群的实测换热数据，构建地埋管换热器模型进行数值仿真交叉互验获得中深层地埋管热泵系统模型； S2、采用蒙特卡罗方法进行系统配置获取第一参数环境集，根据参数环境函数筛选所述第一参数环境集获得第二参数环境集； S3、根据所述第二参数环境集和所述中深层地埋管热泵系统模型进行数据增广获得中深层地热管群模拟数据，根据所述中深层地热管群模拟数据构建中深层地热管群多场耦合深度学习模型； S4、将待仿真中深层地热管群项目基本参数分别输入所述中深层地埋管热泵系统模型和所述中深层地热管群多场耦合深度学习模型，获得模拟换热数据和预测耦合换热数据； S5、根据所述模拟换热数据和所述预测耦合换热数据进行自适应网格优化获得优化网格尺寸，采用所述优化网格尺寸调整所述中深层地埋管热泵系统模型输出中深层地埋管多场耦合模型； 所述构建中深层地热管群多场耦合深度学习模型的方法，包括： 根据第二参数环境集中地埋管群设计调整中深层地埋管热泵系统模型的地埋管换热器模型，根据对应岩土热物性能调整中深层地埋管热泵系统模型的背景模块进行换热模拟获得中深层地热管群模拟数据； 将中深层地热管群模拟数据和第二参数环境组成综合训练集，按照6：4将综合训练集随机划分成训练集和测试集，采用训练集训练中深层地热管群多场耦合深度学习模型，采用测试集评估中深层地热管群多场耦合深度学习模型性能； 所述中深层地热管群多场耦合深度学习模型包括输入层、特征提取层、物理约束耦合层、并联预测层、策略融合层和输出层； 所述特征提取层用于提取第二参数环境特征，包括ANN通路、CNN通路、RNN通路和CNN-LSTM通路；所述ANN通路采用全连接网络提取全局特征、所述CNN通路采用卷积网络提取空间特征、所述RNN通路采用循环网络提取时序特征、所述CNN-LSTM通路采用卷积-长短期记忆网络提取时空特征； 所述物理约束耦合层通过耦合方程更新温度场、渗流场和应力场的相互影响，输出耦合后的特征向量，耦合方程表达式为： 其中为温度场特征的更新，为渗流场特征的更新，为应力场特征的更新，、、、、、为可学习耦合系数，通过正交试验的极差法确定，为应力场特征对时间的偏导，为流体流速与温度场特征的对流项，表示流体携带热量的流动，为岩土应变场特征对时间的偏导，为温度依赖的渗透率，为压力梯度，为岩石弹性模量，为温度变化量； 所述并联预测层采用并联预测通道对物理约束耦合的特征向量进行预测获得多场预测结果，包括ANN预测层、CNN预测层、RNN预测层和CNN-LSTM预测层；所述ANN预测层采用全连接网络预测温度场、压力场和应力场分布；所述CNN预测层采用卷积网络预测空间特征增强的场分布；所述RNN预测层采用循环网络预测时序演化的场分布；所述CNN-LSTM预测层采用卷积-长短期记忆网络预测时空耦合的场分布； 所述策略融合层将所述并联预测层的多场预测结果进行加权融合输出仿真耦合换热特征向量，加权融合权重表达式为： 其中为第个预测层的加权融合权重，为正向激励系数，为负向惩罚系数，为第个预测层预测值与真实值的比值系数，为第个预测层平均绝对百分比误差，为第个预测层均方根误差。

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