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申请/专利权人：长江大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154798A
主分类号：G06T17/05
分类号：G06T17/05;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法，所述方法利用生成器神经网络根据初始输入向量建立初始地质模型；其次，根据预设物理约束代理网络得到初始地质模型对应的生产动态拟合数据；基于ES‑MDA方法根据拟合得到的数据和实际测量到的数据进行数据同化操作，根据数据误差对生成器神经网络的输入向量进行调整，对地质模型进行迭代更新，最终得到最优地质模型。本发明通过生成器神经网络将高维的地质模型用一维的随机向量表示，通过调整输入向量代替调整模型参数，减少计算时间和成本；通过ES‑MDA方法实现输入向量的数据同化，生成器网络基于同化后的输入向量生成满足动态数据的地质模型，提高了建模效率和模型精度。
主权项：1.一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法，其特征在于，包括：利用生成器神经网络根据输入向量建立初始地质模型；将所述初始地质模型输入到预设物理约束代理网络中，得到所述初始地质模型的生产动态拟合数据；基于生产动态实测数据和所述生产动态拟合数据，利用ES-MDA方法进行数据同化，调整所述输入向量，根据调整后的输入向量对所述初始地质模型进行迭代更新；当所述数据误差在预设误差范围内时，得到最优地质模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江大学 一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法
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