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龙图腾网获悉成都理工大学;四川省能源地质调查研究所申请的专利基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演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：CN120010017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510473386.6，技术领域涉及：G01V20/00；该发明授权基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演方法及系统是由鲜明浩;严震乾;黄悦瑶;税尹麒;徐铮伟;高波设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地球物理技术领域，具体提供基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演方法及系统，方法包括以下步骤：基于预设约束条件，建立多个重力异常地质体模型，获取重力数据；向扩散模型的编码器U型结构中引入ResU‑Net++网络，获得ResDM‑net++网络；基于ResDM‑net++网络以及重力数据，获得地质体的三维物理结构模型，完成对地质体重力数据的反演。该网络主要利用ResU‑Net++在图像分割和特征提取中的高效性和明确的结构设计，弥补扩散模型在效率和解释性上的不足；同时通过扩散模型的去噪过程作为正则化手段，帮助减少ResU‑Net++网络在有限数据下的过拟合风险。

本发明授权基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进的扩散模型的地质体重力数据反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预设约束条件，建立多个重力异常地质体模型，获取重力数据；其中，所述重力异常地质体模型的尺寸包括3x3x3，4x4x4，5x5x5，4x4x2及3x3x5； 向扩散模型的编码器U型结构中引入ResU-Net++网络，获得ResDM-net++网络；其中，所述扩散模型包括正向扩散过程和逆向扩散过程； 基于所述ResDM-net++网络以及所述重力数据，获得地质体的三维物理结构模型，完成对地质体重力数据的反演； 所述重力数据包括重力分量数据、、、、、和；其中，为利 用多个重力异常地质体模型模拟的重力响应，记为，重力场的垂直分 量记为： 其中，γ代表引力常数，表示地下某异常域D内的密度分布，为对应的正演线性算 子，核函数，，代表场点位置向量，代表源点位置向量，是 场点位置向量的垂向坐标，是源点位置向量的垂向坐标，表示源点处的体积微 元； 正向扩散过程是向输入扩散模型的原始重力数据中添加噪声，公式如下： 其中，是在时间步的数据，是在时间步的噪声系数，定义为，是预定义的噪声表；是在时间步的数据，是与输入数据形状相同的随机噪声； 逆向扩散过程是从带有噪声的数据中恢复出原始重力数据，公式如下： 所述ResDM-net++网络的U型结构包括编码器、一个空间金字塔模块和解码器，其中，编码器由三个下采样模块组成，每个下采样模块包括一个与SE模块配对的剩余单元；解码器由三个解码模块组成，每个解码模块包括注意力机制模块、上采样层、特征连接层以及残差单元； 解码器由三个解码模块组成，每个解码模块由注意机制、上采样过程、特征连接层和残 差单元组成；将注意机制集成到重力网络模型中；通过引入注意机制，模型在通道维度和空 间维度上分别聚焦关键特征，提升重要信息的表达能力，同时抑制冗余特征；这种机制增强 模型的有效性，优化信息保留，提高训练效率和预测精度；注意机制的输入是编码器特征图和解码器特征图，这两者来自U-Net结构中的同一层，具有相同的维度；代表低分 辨率数据，而代表高分辨率数据；注意机制的输出定义为；输出是输入特征 与注意力权重的逐元素相乘，公式如下： 其中，表示为： 其中，经批归一化、ReLU激活函数、一个二维卷积以及最大池化，生成第一单通道注 意力权重；经批归一化、ReLU激活函数以及一个二维卷积，生成第二单通道注意 力权重；（）代表将经批归一化、ReLU 激活函数以及一个二维卷积得到； 使用拟合差E来描述重力观测损失；损失的具体计算公式如下： 式中，N为观测点总数；表示理论观测重力数据；表示预测的重力数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学;四川省能源地质调查研究所，其通讯地址为：610051 四川省成都市二仙桥东三路一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。