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安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)王铭铭获国家专利权

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龙图腾网获悉安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)申请的专利融合模型优选与物理反演的渗压分析方法、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:CN121744956B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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:202610244147.8,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权融合模型优选与物理反演的渗压分析方法、设备及介质是由王铭铭;张皖博;孙晶晶;朱小磊;刘斌斌设计研发完成,并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

融合模型优选与物理反演的渗压分析方法、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了融合模型优选与物理反演的渗压分析方法、设备及介质,方法包括:基于互相关函数分析计算指定库水位与渗压在不同时间滞后下的相关系数,并识别最大相关系数对应的差异化非线性特征;针对不同坝型的差异化非线性特征,并行构建对应多个诊断预测模型,并建立模型选择决策规则选择最优的诊断模型;根据互相关分析得到的延迟参数,利用孔隙介质传热扩散理论公式反推渗透系数;根据最优模型的回归斜率与理论值衰减因子,结合修正扩散方程反推渗透系数,对渗透系数进行可信度评估和加权融合,计算综合渗透系数;诊断土壤类型和渗透特性等级。本发明能精准量化库水位变化在孔隙介质中的传播延迟特性,提升渗透系数反演的精度和工程适用性。

本发明授权融合模型优选与物理反演的渗压分析方法、设备及介质在权利要求书中公布了:1.融合模型优选与物理反演的渗压分析方法,其特征在于,包括: 步骤S1.基于互相关函数分析计算指定库水位与渗压在不同时间滞后下的相关系数,并识别最大相关系数对应的差异化非线性特征; 步骤S2.针对不同坝型的差异化非线性特征,并行构建对应多个诊断预测模型,拟合计算各模型的多维度评估指标并通过残差诊断验证回归关系的统计显著性,基于多维度评估指标的综合对比结果建立模型选择决策规则,根据指标优先级选择最优的诊断模型; 步骤S3.根据互相关分析得到的最优延迟时间,利用孔隙介质传热扩散理论公式反推渗透系数;根据最优模型的回归斜率与理论值衰减因子,结合修正扩散方程反推渗透系数,对渗透系数、进行可信度评估和加权融合,计算综合渗透系数; 步骤S4.将综合反推的渗透系数与标准参考范围进行对标分类,以诊断土壤类型和渗透特性等级; 所述步骤S1中识别使互相关函数公式结果达到最大值的最优延迟时刻,计算最优延迟时间为: 其中,为采样时间间隔; 所述步骤S1中差异化非线性特征的识别提取流程包括: 根据识别的最优延迟,对原始数据序列进行时间对齐,将库水位序列向后移动步,得到对齐后的数据对序列,有: 对齐库水位: 对齐渗压: 提取统计特征,包括对齐后库水位序列和对齐渗压序列的最大相关系数、初始相关性和最优延迟时间,最终形成工程响应特征参数集合 所述步骤S3中反推渗透系数的具体操作流程包括: 设理论斜率为: 计算衰减因子为: 其中,为实际回归斜率; 基于衰减因子对扩散方程进行修正,有修正方程为: 其中,为衰减系数。

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安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站),其通讯地址为:230088 安徽省合肥市高新区红枫路55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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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