吉林大学王永志获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于PINNs的矿产资源智能预测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：CN121581331B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610090593.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于PINNs的矿产资源智能预测方法是由王永志;董宇浩;张广鹏;杨雨迪设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于PINNs的矿产资源智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINNs的矿产资源智能预测方法，涉及矿产资源勘查技术领域，包括，采集矿区多模态地学数据，并进行标准化预处理；基于矿产资源概率分布图，进行空间靶区自动圈定，输出分级靶区序列，基于分级靶区序列和矿产资源概率分布图，应用地质统计学方法模拟不同置信度下的资源品位与吨位分布，输出靶区资源量评估报告；对分级靶区序列和靶区资源量评估报告进行不确定性量化和可视化展示，生成综合预测成果图件。本发明通过构建地质本体知识图谱并采用图卷积网络学习地质概念嵌入，实现了多源异构数据的语义级对齐，有效捕捉了多源异构数据中与成矿相关的深层特征关联。
本发明授权一种基于PINNs的矿产资源智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PINNs的矿产资源智能预测方法，其特征在于：包括， 采集矿区多模态地学数据，并进行标准化预处理； 将预处理后的矿区多模态地学数据输入跨模态注意力融合机制，基于地质本体论计算不同模态数据间的语义关联权重，输出多模态特征向量； 构建PINNs基础架构，将成矿过程偏微分方程通过损失函数嵌入PINNs基础架构，得到PINNs模型，将多模态特征向量输入PINNs模型，通过前向传播计算与优化网络参数，输出初始矿产资源分布场； 对初始矿产资源分布场进行地质合理性校验，通过空间插值算法填补数据稀疏区域，生成矿产资源概率分布图； 基于矿产资源概率分布图，进行空间靶区自动圈定，输出分级靶区序列，基于分级靶区序列和矿产资源概率分布图，应用地质统计学方法模拟不同置信度下的资源品位与吨位分布，输出靶区资源量评估报告； 对分级靶区序列和靶区资源量评估报告进行不确定性量化和可视化展示，生成综合预测成果图件。
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