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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法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：CN114386329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210025261.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法是由施小清;莫绍星;杜建雯;康学远设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法，首先，基于含水层非均质性及DNAPL污染源区的双重不确定性条件下，构建多目标优化模型，以表面活性剂修复井的注入量作为决策变量，以最小化SEAR修复总费用f1和最小化修复后NAPL相的分布范围为优化目标，以修复井的注入量为约束条件；其次，为提高多相流多目标优化的计算效率，构建深度卷积神经网络模型，替代计算量耗时的SEAR修复DNAPL多相流数值模型；最后，采用优化算法调用替代模型对不确定条件下的优化模型进行求解，获得不确定条件下最优的修复方案。本发明能实现不确定条件下DNAPL污染场地最优修复方案的高效获取。

本发明授权一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立不确定条件下的多目标优化模型：以设置决策变量为SEAR治理井的流量；优化目标为最小化SEAR修复总费用f1和最小化修复后NAPL相的分布范围约束条件为治理井的流量限制；不确定条件为满足稀疏观测数据的含水层介质和DNAPL污染源区非均质分布的多个实现；2构建深度卷积神经网络模型，替代耗时的多相流数值模型，实现对SEAR修复DNAPL的数值模型的高维替代；3采用优化算法调用训练好的替代模型对不确定条件下的优化模型进行求解，获得不确定条件下最优的修复方案；所述步骤2实现过程如下：将数值模型的输入场和输出场转为三维图片，利用卷积操作充分提取图片数据的局部空间相关性、进而学习输入－输出图片间的潜在的复杂映射关系；其中SEAR修复井流量组合转化为图片的方式如下： 其中，ω＝1,…,W；h＝1,…,H；d＝1,…,D；j＝1,…N，N代表井数；Srj0代表注入井；Srj0代表抽出井，即，在井位置处的像素值为抽出注入率，其他没有井的位置处的像素值为0；使用一个卷积层从输入图像中提取特征面，然后将提取的特征面通过多重残差密集块和下采样层交替加工，每经过一个下采样层，特征面尺寸将减半，最后输出一系列包含高层特征的特征面，这些特征面随后经过RRDB和上采样层交替加工，每经过一个上采样层，特征面尺寸将加倍，最终经过一个卷积层和激活函数Sigmoid激活重构输出图像。

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