基于深度学习近场动力学的岩体高温变形模拟方法及系统

本发明提供了基于深度学习近场动力学的岩体高温变形模拟方法及系统，涉及岩体热力耦合分析研究领域，包括：获取待模拟的目标岩体的参数信息，包括岩体的几何形状和岩体的物理属性；根据参数信息，将目标岩体离散为若干个物质点，构建目标岩体的热力耦合模型；基于初始化后的热力耦合模型，进行固体力学场的时间步迭代仿真，最终得到目标岩体的裂纹扩展过程及温度分布；本发明通过引入基于应变能密度的固体场近场动力学理论，结合流体场近场动力学方程，通过物理信息神经网络预测岩石介质中的温度分布，形成岩体高温变形破坏的深度学习近场动力学框架，从而对岩体高温变形进行高效精确模拟。