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一种双分支物理驱动循环神经网络的VSP声波全波形反演方法

Name: 一种双分支物理驱动循环神经网络的VSP声波全波形反演方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2024113549913
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411354991.3 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2024-09-27

公开号

CN119247455B

公开日

2025-10-10

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01V1_28

IPC 分类号

G01V1_28 , G01V1_30 , G06N3_0442 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

循环神经网络地球物理反演人工智能算法物理驱动神经网络波形反演全波形反演循环神经网络

应用场景

油气勘探, 地震勘探, 地质结构成像, 地下空间探测, 工程物探

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摘要

本发明公开一种双分支物理驱动循环神经网络的VSP声波全波形反演方法，应用于地震数据处理领域，针对现有地震速度反演技术采用完全数据驱动的方式，存在的解释性不强以及计算成本等问题；本发明由于波动方程描述了波场在时间和空间上的变化，在进行数值模拟时采用时间步进法，即根据前一时刻的状态来计算下一时刻的波场状态。由此将前一时刻的波场状态作为RNN的隐藏层，对声波方程进行有限差分求解，并将方程中的速度参数作为物理驱动的RNN正演网络中可训练的参数，将每次通过物理驱动RNN正演网络输出得到的炮集记录作为预测值；将通过设置真实速度参数进行物理驱动RNN正演输出得到的炮集记录作为观测值；将求取预测值与观测值之间的损失进行反向传播修正速度参数的过程称为速度反演过程。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于图神经网络和关系优化的全景三维场景理解方法

当前第 / 件

基于知识推理的复杂地质构造知识图谱构建方法

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