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龙图腾网获悉中国石油天然气股份有限公司申请的专利一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统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：CN114442163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202011209057.4，技术领域涉及：G01V1/34；该发明授权一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统是由张才;曾庆才;徐基祥;胡英;崔兴福;王春明;崔栋;刘卫东设计研发完成，并于2020-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统，通过获取成像数据，从成像数据中提取原始散射成像数据；建立深度学习神经网络模型；通过正演模拟和偏移成像，得到用于训练深度学习神经网络模型的训练样本；利用所述训练样本训练深度学习神经网络模型，进行输入数据到输出数据的映射，其中，输入数据包含反射及散射波的成像数据，输出数据为散射波成像数据；利用训练完成的深度学习神经网络模型处理实际成像数据，得到散射成像数据；将散射成像数据乘以比例系数，并与原始散射成像数据相加，得到散射波成像结果，实现了从成像数据中直接提取散射成像，自动化程度高并且有效提高了散射成像精度和效率，为地震勘探提供有力的数据支持。

本发明授权一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习进行散射波成像的方法，其特征在于，该方法包括： 获取成像数据，从所述成像数据中提取原始散射成像数据； 建立深度学习神经网络模型； 通过正演模拟和偏移成像，得到用于训练深度学习神经网络模型的训练样本； 利用所述训练样本训练深度学习神经网络模型，进行输入数据到输出数据的映射，其中，输入数据包含反射及散射波的成像数据，输出数据为散射波成像数据； 利用训练完成的深度学习神经网络模型处理实际成像数据，得到散射成像数据； 将散射成像数据乘以比例系数，并与原始散射成像数据相加，得到散射波成像结果； 其中，通过正演模拟和偏移成像，得到用于训练深度学习神经网络模型的训练样本，包括： 制作散射波反射系数模型及反射波反射系数模型； 将所述散射波反射系数模型及反射波反射系数模型相加，得到总反射系数模型； 设定背景速度场； 根据所述散射波反射系数模型和背景速度场，利用波动方程波恩近似正演模拟方法进行处理得到第一散射波叠前模拟记录； 根据所述总反射系数模型和背景速度场，利用波动方程波恩近似正演模拟方法进行处理得到第二散射波叠前模拟记录； 根据所述第一散射波叠前模拟记录和背景速度场，进行偏移成像得到散射波成像数据； 根据所述第二散射波叠前模拟记录和背景速度场，进行偏移成像得到包含反射和散射波的成像数据； 根据散射波成像数据以及包含反射和散射波的成像数据，生成用于训练深度学习神经网络模型的训练样本。

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