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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949089B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110354004.X
申请日：2021-04-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于离散卷积残差网络的含水层结构反演识别方法，包括以下步骤：根据含水层结构先验资料，建立含水层结构单个训练样本；基于单样本，训练神经网络含水层结构生成模型；依据场地资料，准备正演替代模型训练集；对训练集数据归一化处理；训练正演替代模型；对观测数据进行归一化处理；基于训练后的地质生成模型和正演替代模型，利用观测数据，对含水层结构生成模型的输入参数进行反演；将反演后的参数输入到含水层结构生成模型中，获取对应的后验含水层结构。本发明仅需要基于单个含水层结构训练样本，就可以利用观测资料对含水层结构进行反演，极大地提高含水层结构的反演速度，降低了含水层结构的不确定性。
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公开(公告)号：CN113537354B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110811519.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的含水层结构阶段式随机反演识别方法，包括：收集场地先验资料，设置含水层结构参数的先验分布；随机生成含水层结构参数样本，构成第一阶段溶质运移模拟替代模型的训练样本，训练第一阶段溶质运移模拟替代模型；获取含水层数据先验区间，对含水层结构参数进行反演，获取后验含水层结构参数；构建并训练含水层结构生成模型；构建并训练第二阶段溶质运移模拟替代模型；采集观测数据，对含水层结构生成模型的输入参数进行反演；将输入参数输入含水层结构生成模型，获得后验含水层结构。本发明将含水层结构识别方法和深度学习技术结合，利用场地和观测数据进行含水层结构反演识别，有效降低含水层结构随机模拟的不确定性。
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公开(公告)号：CN112949089A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110354004.X
申请日：2021-04-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于离散卷积残差网络的含水层结构反演识别方法，包括以下步骤：根据含水层结构先验资料，建立含水层结构单个训练样本；基于单样本，训练神经网络含水层结构生成模型；依据场地资料，准备正演替代模型训练集；对训练集数据归一化处理；训练正演替代模型；对观测数据进行归一化处理；基于训练后的地质生成模型和正演替代模型，利用观测数据，对含水层结构生成模型的输入参数进行反演；将反演后的参数输入到含水层结构生成模型中，获取对应的后验含水层结构。本发明仅需要基于单个含水层结构训练样本，就可以利用观测资料对含水层结构进行反演，极大地提高含水层结构的反演速度，降低了含水层结构的不确定性。
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公开(公告)号：CN119646465A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411690712.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种融合电阻率层析成像与水文观测数据的非均质含水层结构智能识别方法及系统。方法包括：基于岩相观测条件数据，使用随机模拟方法训练含水层结构生成模型；基于含水层结构生成模型和溶质运移模拟构建“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集；基于岩石物理关系方程和电阻率层析成像法的正向模拟构建“岩相结构—视电阻率数据”的数据集；基于“岩相结构—浓度，水头数据”的数据集和“岩相结构—视电阻率数据”的数据集，分别训练用于预测水文观测数据的替代模型和预测视电阻率数据的替代模型；基于不同类型实际观测数据使用数据融合算法优化随机变量，最终获得动态响应观测数据与实际观测数据误差最小的一组非均质含水层结构。
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公开(公告)号：CN113537354A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110811519.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的含水层结构阶段式随机反演识别方法，包括：收集场地先验资料，设置含水层结构参数的先验分布；随机生成含水层结构参数样本，构成第一阶段溶质运移模拟替代模型的训练样本，训练第一阶段溶质运移模拟替代模型；获取含水层数据先验区间，对含水层结构参数进行反演，获取后验含水层结构参数；构建并训练含水层结构生成模型；构建并训练第二阶段溶质运移模拟替代模型；采集观测数据，对含水层结构生成模型的输入参数进行反演；将输入参数输入含水层结构生成模型，获得后验含水层结构。本发明将含水层结构识别方法和深度学习技术结合，利用场地和观测数据进行含水层结构反演识别，有效降低含水层结构随机模拟的不确定性。
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