恭喜西南石油大学吴映和获国家专利权
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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利无监督脆性参数反演方法、装置及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：CN116359992B 。
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：202310142038.1，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权无监督脆性参数反演方法、装置及介质是由吴映和;潘树林;崔庆辉;刘福烈;尹成;张洞君设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本无监督脆性参数反演方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明属于油气勘探地震反演领域，具体公开了一种无监督脆性参数反演方法、装置及介质，该方法主要应用于脆性参数预测优选可压裂性好的储层段，集成了DL框架和基于脆性参数反演方程的反演方法，为DL叠前地震反演工作提供一种不需要训练标签的解决策略，同时提高了反演精度和效率，适用于大规模的数据处理。本发明使用了一个理论数据和一个工区实际数据进行实验分析，进一步验证了该方法的反演精度和效率，验证了方法的可行性，可用于地震勘探的工业生产中。
本发明授权无监督脆性参数反演方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种无监督脆性参数反演方法，其特征在于，所述方法包括： 获取叠前地震数据，并进行部分叠加得到多角度地震数据S，将所述多角度地震数据S送入深度学习网络进行训练，得到预测脆性参数PL； 根据所述多角度地震数据S，构建低频初始模型L0、子波核矩阵W、角度系数矩阵B、差分矩阵D；使用所述子波核矩阵W、角度系数矩阵B、差分矩阵D建立线性正演方程算子A＝WBD； 将所述预测脆性参数PL与所述正演方程算子A进行矩阵相乘得到正演地震数据S`，计算正演地震数据S`与原始地震数据S的误差反传回所述深度学习网络，同时将所述预测脆性参数PL和所述低频初始模型L0的部分误差反传给所述深度学习网络进行约束； 根据反传的正演地震数据S`与原始地震数据S的误差训练网络迭代更新网络参数w，令S与S`的误差达到预设阈值，得到最优的网络参数；利用所述最优的网络参数优化所述深度学习网络，并基于优化后的深度学习网络直接预测脆性参数。
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