基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统

本发明公开基于深度学习的滨海潮汐作用动水注浆模拟方法及系统，涉及滨海环境中动水注浆模拟技术领域，将预处理后的潮汐数据、水文地质数据和注浆参数数据输入至预先训练好的深度学习模型进行预测，预测出在潮汐作用下注浆参数的动态变化；基于扩散方程建立潮汐作用下地层的注浆模拟模型，将注浆参数的动态变化代入到所述注浆模拟模型进行注浆模拟计算，得到浆液的扩散行为，基于浆液的扩散行为进行注浆参数的多目标优化，得到最佳的注浆参数组合。结合了深度学习模型和物理约束模型，通过深度学习模型预测潮汐条件下注浆参数的动态变化，并将其作为物理约束模型的输入数据，准确模拟潮汐动态环境下的注浆扩散过程，并得到最佳的注浆参数组合。