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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院申请的专利基于深度学习的重力断层自动识别方法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：CN115690772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202110847391.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于深度学习的重力断层自动识别方法是由于会臻;杜玉山;王学军;谷玉田;穆星;尹克敏;乔玉雷;王倩;相鹏;胡加山设计研发完成，并于2021-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的重力断层自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的重力断层自动识别方法，该基于深度学习的重力断层自动识别方法包括：步骤1，构建三维断层地质模型；步骤2，进行三维地质模型密度填充；步骤3，构建三维断层重力样本数据；步骤4，构建重力断层样本标签；步骤5，进行基于深度学习的重力断层识别网络构建；步骤6，利用优化算法进行网络参数训练，获得重力断层自动识别网络模型；步骤7，进行重力断层自动识别网络模型的输出及应用。该基于深度学习的重力断层自动识别方法利用深度学习算法充分挖掘重力异常中包含的断裂构造信息，提升断层识别的效率及精度，为重力识别断裂方面的提供了新的技术工具。

本发明授权基于深度学习的重力断层自动识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的重力断层自动识别方法，其特征在于，该基于深度学习的重力断层自动识别方法包括： 步骤1，构建三维断层地质模型； 步骤2，进行三维断层地质模型密度填充； 步骤3，构建三维断层重力样本数据； 步骤4，构建重力断层样本标签； 步骤5，进行基于深度学习的重力断层识别网络构建； 步骤6，利用优化算法进行网络参数训练，获得重力断层自动识别网络模型； 步骤7，进行重力断层自动识别网络模型的输出及应用； 在步骤1，设置起伏构造、断层倾角、断层方位角、断层埋深这些关键参数，生成大量三维断层地质模型； 在步骤1，模拟起伏构造，随机设置包含多个地层的三维地质几何结构模型H，假设待构建的模型x、y、z方向的尺寸为nx、ny、nz，为消除起伏构造带来的边界效应，沿着x、y方向的两侧分别扩充了nxyout个网格，沿着z方向向下扩充nzout个网格，即模型H的初始尺寸变为nx+2nxyout、ny+2nxyout、nz+nzout； 对三维地质几何结构模型H施加构造起伏影响，起伏构造采用高斯源产生的曲面组合而成，具体公式为： 其中，bk、ck、dk、σk分别为第k个高斯源的幅值、X方向中心位置、Y方向中心位置和方差；为构造起伏后的深度坐标。

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