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龙图腾网获悉西华师范大学;成都理工大学申请的专利一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的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：CN120180686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510225511.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法是由袁崇鑫;王堃鹏;吴豪;唐煜杰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地球物理学技术领域，提供一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法，包括以下步骤：一、使用python语言编写物理引导和数据驱动多任务神经网络PDMNet对MT正演响应计算进行拟合训练；二、将训练得到python语言模型转换为C++语言编写的动态链接库程序；三、将动态链接库程序集成替换用Fortran语言编写的传统LBFGS反演方法中的正演响应计算模块，进行改进；四、通过改进后的传统LBFGS反演方法预测横向磁TM正演响应任务。本发明能够有效地加速传统MTLBFGS反演的方法。

本发明授权一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法在权利要求书中公布了：1.一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法，其特征在于：包括以下步骤： 一、使用python语言编写的物理引导和数据驱动多任务神经网络PDMNet对MT正演响应计算进行拟合训练； 二、将训练得到python语言模型转换为C++语言编写的动态链接库程序； 三、将动态链接库程序集成替换用Fortran语言编写的传统LBFGS反演方法中的正演响应计算模块，进行改进； 四、通过改进后的传统LBFGS反演方法预测横向磁TM正演响应任务； 改进后的传统LBFGS反演方法的目标反演函数为： 其中，为物理引导和数据驱动多任务神经网络PDMNet预测的正演响应值，m,m0,Cd,Cm分别是反演参数、初始模型、数据和模型数据协方差矩阵，dobs表示观测向量 表示视电阻率，φTM表示相位；λ表示用于平衡目标函数中数据项和模型项因子； 在神经网络损失函数中添加了物理模型损失函数，即通过对预测的正演响应值进行Bostick快速成像并和设计模型进行拟合，从而使训练网络不断地优化和持续的调整参数。

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西华师范大学;成都理工大学，其通讯地址为：637000 四川省南充市顺庆区师大路1号(华凤校区)；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”。

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