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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利海底全波形反演方法、装置、电子设备及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：CN118393562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410313278.8，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储介质是由全慧媛;刘晓博设计研发完成，并于2024-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取海底初始速度模型；确定在海底初始速度模型下地震波的离散波动方程，利用离散波动方程正演模拟生成合成地震反射记录；确定海底初始速度模型的速度图及对应的至少一个合成地震反射记录；将速度图及对应的至少一个合成地震反射记录输入预设的海底全波形深度神经网络模型进行训练，确定速度图与至少一个合成地震记录的映射关系，基于训练后的海底全波形深度神经网络模型确定全波形反演结果。利用训练后的海底全波形深度神经网络模型的权重作为反演算子进行保存，减少反演计算时间、加快推理速度的同时，提高海底全波形反演的精度。

本发明授权海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海底全波形反演方法，其特征在于，包括： 获取海底初始速度模型； 确定在所述海底初始速度模型下地震波的离散波动方程，利用所述离散波动方程正演模拟生成合成地震反射记录； 确定所述海底初始速度模型的速度图及对应的至少一个所述合成地震反射记录； 将所述速度图及对应的至少一个合成地震反射记录输入预设的海底全波形深度神经网络模型进行训练，确定所述速度图与至少一个合成地震记录的映射关系，基于训练后的海底全波形深度神经网络模型确定全波形反演结果； 所述预设的海底全波形深度神经网络模型包括：编码器和解码器，所述编码器包括卷积层和池化层，所述解码器包括多个反卷积层； 将所述速度图及对应的合成地震反射记录输入预设的海底全波形深度神经网络模型进行训练，确定所述速度图与所述合成地震记录的映射关系，基于训练后的海底全波形深度神经网络模型确定全波形反演结果，包括： 利用所述卷积层和所述池化层提取至少一个所述合成地震反射记录的高维特征并将所述高维特征压缩为单个低维向量，确定至少一个所述合成地震反射记录和所述单个低维向量的第一映射关系； 利用多个所述反卷积层依次进行上采样，将所述单个低维向量进行反卷积，增大所述单个低维向量的维度，确定所述单个低维向量与所述高维的速度图的第二映射关系； 根据所述第一映射关系和所述第二映射关系，确定所述速度图与至少一个所述合成地震反射记录的映射关系。

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