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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种图神经网络三维地质结构建模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：CN119888115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510383956.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种图神经网络三维地质结构建模方法是由张宝一;徐章皓;方振西设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图神经网络三维地质结构建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地质结构建模技术领域，具体公开了一种图神经网络三维地质结构建模方法，本发明将整幅地质图件作为输入数据，通过建立新的断层编码方法，能够自动识别并模拟断层对地层标量场的影响，尤其是断层位置的标量场不连续性跳跃现象，避免了传统方法中需要人工设定断层位移参数的问题，能够在不依赖人工干预的情况下，实现对断层效应的精确模拟，解决了传统的图神经网络标量场预测模型难以表达受断层效应影响导致存在断层位置标量场不连续性跳跃的现象的问题。

本发明授权一种图神经网络三维地质结构建模方法在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络三维地质结构建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A1：基于三维地质图件预处理获得三维地质图件数据集，基于三维地质图件数据集提取标量场属性采样点和岩性单元采样点；步骤A2：对所获得的标量场属性采样点和岩性单元采样点的点数据进行四面体剖分，以四面体剖分结果生成图结构数据；在步骤A2中，所述图结构数据表示为：G=V,E；式中，G表示图结构数据，G为无向图，V是节点集合，包含所有节点，V={v1,v2,...,vn}，其中每个节点vi对应于图中的一个节点，vi∈V，i=1,2,…,n；E是边的集合，表示节点之间的连接关系，E={i,j,i,j∈V}，i,j表示节点i和节点j之间的边；每个节点vi均具有输入特征和输入属性，节点的输入特征包括节点坐标特征、断层编码特征，节点的输入属性包括标量场属性、产状属性以及岩性标签；对于图结构数据中的第i个节点，i=1,2,…，均具有输入特征和输入属性，其原始的输入特征及输入属性表达如下：Featurei={Ci,Fi,Si,Ai,Li}；式中，Ci表示第i个节点的坐标信息，且Ci∈Rn，Rn为n维几何空间，Fi表示第i个节点的断层编码特征，且Fi∈{1,2,…,Kf}，Kf为断层数量，Si表示第i个节点的标量场属性，且Si∈Rp，Rp为p维属性空间，Ai表示第i个节点的产状属性，且Ai∈Rq，Rq为q维属性空间，Li表示第i个节点的岩性标签，且Li∈{1,2,…,Kl}，Kl为岩性数量；步骤A3：构建基于双任务GNN模型的图神经网络结构，所述双任务GNN模型分别用于预测节点的标量场值和用于划分节点岩性类别；步骤A4：向图神经网络结构中输入经过预处理的图结构数据，由图神经网络结构生成标量场预测值和划分得出的节点岩性类别；步骤A5：基于标量场预测值，通过四面体算法从中提取等值面，作为地层界面，通过节点岩性标签将四面体单元分类，将同一岩性类别的四面体单元合并，生成封闭的三维实体，并基于不同的岩性类别得到不同的地层实体模型。

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