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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像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：CN115903018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211276137.0，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法是由陈云鹏;郭震;陈永顺;罗彬;谭俊卿;吴晓阳;任鹏飞;蔡巍设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法，该方法包括获取原始地震数据；互相关原始地震数据中的背景噪声，得到走时数据；构建人工神经网络，基于程函方程构建包含物理约束的损失函数，并将损失函数添加至人工神经网络；基于训练数据训练人工神经网络，得到初始神经网络模型；获取目标区域的目标地震数据，基于初始神经网络模型处理目标地震数据，得到目标区域的地下速度结构信息。本申请实现了运用物理信息神经网络结构的思想结合程函成像可以有效避免非线性反演中的迭代过程，并且一次训练就可以直接获得期望的地震波速度参数。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始地震数据，并对所述原始地震数据进行第一预处理； 互相关所述原始地震数据中的背景噪声，得到至少一组台站对之间的走时数据； 构建人工神经网络，基于程函方程构建包含物理约束的损失函数，并将所述损失函数添加至所述人工神经网络； 对训练数据进行第二预处理后，基于所述训练数据训练所述人工神经网络，得到初始神经网络模型，所述训练数据包括所述原始地震数据和走时数据，所述初始神经网络模型包括走时神经网络和速度神经网络； 获取目标区域的目标地震数据，基于所述初始神经网络模型处理所述目标地震数据，得到所述目标区域的地下速度结构信息； 其中，物理约束的计算公式为： 其中，是从震源处产生的地震波在接收点处的走时，是接收点处的地震波相速度，和分别是走时神经网络和速度神经网络中的超参数； 损失函数的计算公式为： 其中，是物理约束的权重系数，是观测走时，为震源点数量，为接收点数量，为从第j个震源处产生的地震波在第i个接收点处的原始走时，为物理约束下从第j个震源处产生的地震波在第i个接收点处的走时，为物理约束下第i个接收点处的地震波相速度，为走时神经网络的原始超参数。

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