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龙图腾网恭喜长江大学申请的专利基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117973199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410121390.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置是由卢昌盛;李少华;王喜鑫;喻思羽;昌伦杰;李君;朱正俊;吕端川设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置，所述方法构建了金字塔结构的具有多级生成对抗网络的沉积相模拟模型，通过获取单幅真实沉积相训练图像，并根据所述训练图像生成多尺度的分级训练图像对每一级生成对抗网络进行训练，在训练过程中对各层网络中生成器的输出图像与预设条件的误差进行判断，当超过误差阈值时对输出图像进行修正，最后利用训练完备的沉积相模拟模型对基于给定的河道训练图像和沉积相生成条件进行沉积相的模拟。本发明降低了训练数据的获取成本，建模速度快、效率高，能够在满足给定条件的前提下对沉积相进行随机建模，对沉积相的不确定性进行模拟。

本发明授权基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法，其特征在于，包括：构建金字塔结构的具有多级生成对抗网络的沉积相模拟模型；所述金字塔结构中每级生成对抗网络对应一组生成器和判别器；获取单幅真实沉积相训练图像，根据所述沉积相训练图像生成多尺度的分级训练图像，将每张所述分级训练图像作为对应级生成对抗网络的训练图像；利用所述分级训练图像对所述沉积相模拟模型的各级生成对抗网络进行训练，得到训练完备的沉积相模拟模型；其中，当任一级生成对抗网络中生成器的输出图像与预设条件的误差超过预设阈值时，对所述输出图像进行修正，并将修正后的图像作为当前网络的输入，直到当前生成器的输出图像与预设条件的误差小于预设阈值；包括：当任一级生成对抗网络中生成器输出图像的井点位置数据与先验井点观测数据的误差超过预设阈值时，对所述输出图像中的井点位置数据进行替换；获取河道训练图像和沉积相生成条件，利用训练完备的所述沉积相模拟模型根据所述河道训练图像和沉积相生成条件进行沉积相建模。

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