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申请/专利权人：南京工业大学

摘要：本发明基于卷积神经网络的漫滩相含水层剖面等效渗透系数预测方法，属于水文地质与工程地质领域。包括：构建符合漫滩相沉积序列的三维含水层随机结构模型并提取二维剖面结构；利用FloPy渗流模型反演含水层随机结构剖面等效渗透系数；卷积神经网络搭建与训练；最优卷积神经网络模型对漫滩相含水层剖面等效渗透系数的预测与普适性验证。本发明且仅需提供预测目标段的水文地质剖面图及介质类型作为输入端进行计算即可。对于实际工程问题中推演不同区段含水层渗透系数进行工程设计等方面，优势显著。

主权项：1.基于卷积神经网络的漫滩相含水层剖面等效渗透系数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建符合漫滩相沉积序列的三维含水层随机结构模型并提取二维剖面结构；所述步骤1具体是：基于实际钻孔获取的漫滩相地层序列，利用随机地层结构模型T-Progs，基于转移概率理论，生成符合漫滩相沉积序列的三维含水层随机结构模型集合；进一步的，根据所述随机地层结构模型T-Progs，通过分析已有的空间地质数据，计算观测到的转移概率，对空间各单元的地质情况进行插值模拟，然后建立误差目标函数，计算三维含水层随机结构模型集合中各种模型的误差，并寻求最佳三维含水层随机结构模型；转移概率是从一种状态移动到另一种状态的概率，计算表达式为：tjkh＝Pr{koccursatx+h丨joccursath}1其中，x为空间位置，h为滞后距离，j和k为地质单元或岩层等相互排斥的类别；将三维含水层随机结构模型离散为网格，每个网格均包含介质单元信息m，由T-Progs生成；介质单元信息m包含“单元格编号”、“层”、“行”、“列”、“介质类别”、“是否为活动单元格”，导出为一个“.xlsx”文件；介质类型设为五种，自上而下为：粉质粘土、砂质粘土、粉砂、细砂、中砂；再将得到的离散的网格，数字化为一个三维数组，接着，构建两个用于提取剖面的切片机P1和P2，沿不同三维地质结构模型的x、y轴方向快速提取非均质二维剖面，其二维剖面结构包含介质单元信息m；基于三维含水层随机结构模型提取出所有二维剖面的结构数据集，用F表示；剖面结构数据集F以一定的比例分为两部分，一部分用于机器学习中随机结构剖面的训练-验证数据集F1，另一部分作为后续测试数据集F2；步骤2：利用FloPy渗流模型反演含水层随机结构剖面等效渗透系数；步骤3：卷积神经网络搭建与训练；步骤4：最优卷积神经网络模型对漫滩相含水层剖面等效渗透系数的预测与普适性验证。

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百度查询： 南京工业大学 基于卷积神经网络的漫滩相含水层剖面等效渗透系数预测方法