基于卷积神经网络识别DNAPL污染物在地下含水层分布的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011014665.X
IPC分类号：G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06F113/08
申请日期：
2020-09-24
申请人：
南京大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于卷积神经网络识别DNAPL污染物在地下含水层分布的方法
申请号	CN202011014665.X	申请日期	2020-09-24
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-12-29	公开/公告号	CN112149353A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;F;1;1;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	施小清;康学远;莫绍星;吴吉春;徐红霞
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络识别DNAPL污染物在地下含水层分布的方法，首先，使用CVAE神经网络对非平稳DNAPL饱和度和有效渗透系数场进行参数化；其次，训练CVAE神经网络生成具有物理意义的污染源区结构样本；最好，将CVAE与ESMDA结合，同时考虑多源观测数据，在观测数据有限的前提下，实现DNAPL污染源区的精细识别。本发明在利用同等数据量的情况下，大大提高污染物识别精度，为后期的污染物修复提供有益指导，降低修复成本；并以较低的成本实现较高的污染物识别精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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