[发明专利]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在审
| 申请号： | 202011014665.X | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112149353A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 施小清;康学远;莫绍星;吴吉春;徐红霞 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06F113/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 识别 dnapl 污染物 地下 含水层 分布 方法 | ||
【主权项】：
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