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龙图腾网获悉中国地质科学院地质力学研究所申请的专利地热资源预测方法和装置、系统、存储介质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：CN121562927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610025164.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权地热资源预测方法和装置、系统、存储介质是由唐晓音;高万里;高凤琳设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种地热资源预测方法和装置、系统、存储介质，包括：构建地热资源开发样本库；采用监督学习模型提取地热系统特征的客观权重；对连续型特征进行细、中、粗三个尺度的离散化，同时保留原始连续值；在每一尺度上，基于正态‑逆威沙特先验和狄利克雷‑多项式先验，对样本的混合表示进行贝叶斯后验估计，获得由离散型特征组合定义的类别原型及其对应的目标变量后验预测分布，并构建查找表；计算目标靶区与历史类别的尺度内相似度，并通过数据驱动学习尺度权重进行多尺度融合，得到综合相似度；以该综合相似度为权重，对各类别的后验预测分布进行加权混合，生成目标变量的预测分布。采用本发明，解决现有技术中主观性强、缺乏不确定性量化及模型不稳定等问题。

本发明授权地热资源预测方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种地热资源预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、构建地热资源开发样本库，其中，地热资源开发样本库包括：多个历史地热井或地热田的地热系统特征及对应的目标变量； 步骤S2、采用监督学习模型提取地热系统特征的重要性，通过交叉验证与重采样评估其稳定性，并对评估结果进行归一化处理，得到客观特征权重； 步骤S3、对连续型特征进行细、中、粗三个尺度的离散化处理，在每个尺度上依据预设阈值将连续值划分为有序等级，得到该尺度下的离散型特征，同时保留连续型特征的原始连续值； 步骤S4、在每一尺度上，对由连续型目标变量和离散型特征构成的样本混合表示进行贝叶斯建模，获得由离散型特征组合定义的类别原型及其对应的目标变量后验预测分布；其中，对于连续型目标变量采用正态-逆威沙特先验，对于离散型特征采用狄利克雷-多项式先验，并针对目标变量构建可查询的后验预测分布查找表； 步骤S5、计算计算目标靶区与各历史类别的尺度内相似度，并通过数据驱动学习各尺度的权重进行多尺度融合，得到目标靶区与各历史类别的综合相似度；其中，利用后验预测分布计算目标靶区与历史类别的尺度内相似度；或者利用客观特征权重和加权马氏距离计算目标靶区与历史类别的尺度内相似度； 步骤S6、以综合相似度为权重，对各类别的后验预测分布进行加权混合，生成目标变量的预测分布，其中，所述目标变量的预测分布包括地热资源量的预测均值、方差及预测区间。

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