基于物理机制与神经网络耦合的地下水可开采量评价方法及系统

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基于物理机制与神经网络耦合的地下水可开采量评价方法及系统
申请号:CN202511127586
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120634060A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于物理机制与神经网络耦合的地下水可开采量评价方法及系统,涉及水资源管理技术领域,整合气象数据、地表水水文监测数据、地质调查数据、地下水资源开发利用数据和水文地质参数数据,并进行预处理,得到基础数据集;利用数字孪生物理引擎,结合钻孔地质数据,构建非均质结构的三维地质模型。本发明通过引入数字孪生技术和数值模型,能够更精准地模拟地下水流动过程,利用数字孪生物理引擎构建非均质含水层数字模型,嵌入地表水与地下水的动态交互过程,并通过图神经网络和物理信息神经网络强化模型,有效减少传统模型因假设含水层均质、忽略地表水‑地下水耦合过程等带来的误差,提高地下水可开采量评价的准确性。
技术关键词
三维地质模型 地表水 交互式数字 评价方法 物理 数字孪生 水文地质参数 数据 模拟地下水流动 非均质结构 神经网络模型 概率分布建模 水力传导系数 优化网络参数 机制 神经网络技术 地理信息系统 水资源管理技术
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