（一）招商方： 青岛理工大学

（二）招商标的情况：

1.科技成果简介：

针对地下资源开发面临的复杂生产系统、庞大数据规模、繁多工程难题等诸多挑战，有效利用大数据、人工智能、云计算等数字技术，驱动地下资源开发管理模式变革创新与核心能力提升。

（1）工程应用大数据分析

基于地下资源实际开发动态数据，利用支持向量机分类方法建立工程应用动态知识库，采用异构迁移学衡方程和多源约束条件等物理知识构建可解释学习框架，建立地质、开发、实验、测试资料间的联系，通过域适应稀疏特征变换算法，建立已有工程与目标工程问题的迁移映射关系，实 现动态参数准确预测。

（2）工程复杂模型数据反演方法

创建基于数据驱动的大规模变量的压缩重构技术，实现模型降维，解决大规模搜索困难问题；创建复杂数值模拟代理技术，通过高效机器学习代替数值模拟，降低计算时间，解决计算耗时的难题；创建基于进化算法的多峰优化技术，解决多解性难题。

（3）工程复杂系统智能优化决策

采用大系统集成学习方法，以经济效益最大化为总目标，以开发流程多源约束为衔接，以地下、井筒、地面优化子模型为基础，开展地下-井筒-地面一体化优化，构建一体化集成学习模型，实现系统整体优化。通过充分耦合分布式云计算、GPU加速等计算提效方法，将智能决策优化效能提升至矿场开发实用级别。

（4） (略)

通过云计算微服务技术和前后端分离架构，编制云端计算系统；结合地理信息系统和建筑信息模型，建立地下-井筒-地面骨架静态模型，采用辅助动态建模技术对地下流动、井筒举升、地面设备进行渲染和可视化动态展示，形成一套适用于云端计算的数字孪生系统。

2.拟转化方式：技术服务、合作开发。

（三）招商价格：面议

（四）交易组织方式：

项目征集到一个意向合作方后，转为正式挂牌项目交易。

投资者如有合作意向， (略) 技术成果交易中心办理登记手续。

（一）招商方： 青岛理工大学

（二）招商标的情况：

1.科技成果简介：

针对地下资源开发面临的复杂生产系统、庞大数据规模、繁多工程难题等诸多挑战，有效利用大数据、人工智能、云计算等数字技术，驱动地下资源开发管理模式变革创新与核心能力提升。

（1）工程应用大数据分析

基于地下资源实际开发动态数据，利用支持向量机分类方法建立工程应用动态知识库，采用异构迁移学衡方程和多源约束条件等物理知识构建可解释学习框架，建立地质、开发、实验、测试资料间的联系，通过域适应稀疏特征变换算法，建立已有工程与目标工程问题的迁移映射关系，实 现动态参数准确预测。

（2）工程复杂模型数据反演方法

创建基于数据驱动的大规模变量的压缩重构技术，实现模型降维，解决大规模搜索困难问题；创建复杂数值模拟代理技术，通过高效机器学习代替数值模拟，降低计算时间，解决计算耗时的难题；创建基于进化算法的多峰优化技术，解决多解性难题。

（3）工程复杂系统智能优化决策

采用大系统集成学习方法，以经济效益最大化为总目标，以开发流程多源约束为衔接，以地下、井筒、地面优化子模型为基础，开展地下-井筒-地面一体化优化，构建一体化集成学习模型，实现系统整体优化。通过充分耦合分布式云计算、GPU加速等计算提效方法，将智能决策优化效能提升至矿场开发实用级别。

（4） (略)

通过云计算微服务技术和前后端分离架构，编制云端计算系统；结合地理信息系统和建筑信息模型，建立地下-井筒-地面骨架静态模型，采用辅助动态建模技术对地下流动、井筒举升、地面设备进行渲染和可视化动态展示，形成一套适用于云端计算的数字孪生系统。

2.拟转化方式：技术服务、合作开发。

（三）招商价格：面议

（四）交易组织方式：

项目征集到一个意向合作方后，转为正式挂牌项目交易。

投资者如有合作意向， (略) 技术成果交易中心办理登记手续。