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龙图腾网获悉中山大学申请的专利高时空分辨率精细化流场重构方法、装置、设备及介质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：CN120654567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510778959.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权高时空分辨率精细化流场重构方法、装置、设备及介质是由任磊;李整林;肖鹏;胡湛;肖思成;周翼;韦骏设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本高时空分辨率精细化流场重构方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了高时空分辨率精细化流场重构方法、装置、设备及介质，涉及洋流重建技术领域，方法包括：对卫星遥感、浮标观测及数值模拟数据进行归一化与时空对齐；基于对齐数据，通过FVCOM模型在非结构化嵌套网格上执行预演算，进而根据流场梯度动态加密网格并生成背景流场；将背景流场输入PINN‑GAN联合框架，通过物理约束损失与双判别器对抗训练输出精细化流场；采用异构加速器调度计算任务，实时验证重构的精细化流场并反馈优化。通过生成背景流场并精细化重构，本申请可以高效、准确地重建出高时空分辨率的洋流流场。

本发明授权高时空分辨率精细化流场重构方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.高时空分辨率精细化流场重构方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对卫星遥感、浮标观测及数值模拟数据进行归一化与时空对齐； 基于对齐数据，通过FVCOM模型在非结构化嵌套网格上执行预演算，进而根据流场梯度动态加密网格并生成背景流场； 将背景流场输入PINN-GAN联合框架，通过物理约束损失与双判别器对抗训练输出精细化流场； 采用异构加速器调度计算任务，实时验证重构的精细化流场并反馈优化； 所述采用异构加速器调度计算任务，包括以下步骤： 通过CPU集群运行FVCOM粗网格并行计算，通过GPU节点部署PINN-GAN实现单帧重构延迟50ms，并通过FPGA协处理器处理实时ADCP数据流； 定义任务分配规则：优先级1的CPU处理FVCOM粗网格模拟，优先级2的GPU执行PINN-GAN推理，FPGA负责ADCP数据解析；开发流水线时序同步协议，实现多设备协同的端到端流场生成； 所述实时验证重构的精细化流场并反馈优化，包括以下步骤： 通过对比重构的精细化流场与独立观测数据集计算定量评估指标，并根据指标结果反馈优化FVCOM模型的参数。

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