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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测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：CN121052149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511598058.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测方法是由张凯;张培宁;刘丕养;张黎明;张文娟;王阳设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、构建真实观测数据集和采样数据集；步骤2、构建融合Transformer编码器与图注意力网络的混合架构；步骤3、构建三个独立且并行的解码器将共享特征映射为裂缝的几何尺寸和力学参数；步骤4、基于线弹性断裂力学和物质平衡原理建立物理损失函数，并与数据损失函数结合构建混合损失函数进行模型训练；步骤5、使用训练完成的模型预测压裂裂缝的几何尺寸和力学参数。本发明通过将物理先验知识嵌入多任务深度学习框架，并将物理损失嵌入到损失函数中，显著提高了模型预测的精度和可解释性。

本发明授权一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据物理双驱动的裂缝扩展预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建具有标签的真实观测数据集和无标签的物理采样数据集，并进行归一化处理； 步骤2、构建融合Transformer编码器与图注意力网络的混合架构，将输入特征进行深度交互并与物理先验融合，生成物理信息增强的共享特征；具体过程为： 步骤2.1、将归一化后的两个输入特征样本集合、按其物理属性分类为地质力学参数、流体参数及压裂施工参数；采用全连接神经网络对分类后的参数分别进行线性投影，将其映射至高维向量空间，得到三个高维特征向量；然后将各高维特征向量进行拼接，并引入可学习的位置编码，形成统一维度的高维嵌入特征； 步骤2.2、构建Transformer编码器捕捉特征之间的复杂关系； 步骤2.3、构建图注意力网络生成结合物理先验和数据驱动的增强特征矩阵，图注意力网络包括第一图注意力层、Dropout层、第二图注意力层、激活层； 步骤2.4、将Transformer编码器的输出与图注意力网络的输出进行特征拼接，得到物理信息增强的共享特征； 步骤3、构建三个独立且并行的解码器将共享特征映射为裂缝的几何尺寸和力学参数； 步骤4、基于线弹性断裂力学和物质平衡原理建立物理损失函数，并与数据损失函数结合构建具有物理意义的混合损失函数进行模型训练； 步骤5、使用训练完成的模型预测压裂裂缝的几何尺寸和力学参数。

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