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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立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：CN119089789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411214581.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立方法是由王峣钧;张明星;罗杨;于子琳;冯清雨;陈喻溪设计研发完成，并于2024-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立方法在说明书摘要公布了：本发明利用正则化技术与联合稀疏表征技术提出了一种基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立方法。首先，利用字典学习和稀疏表征技术解决了对于使用插值方法时的测井数据的一个垂向差异性对于结果的影响，将已有的测井数据由一道测井数据的单权重值，变为了一道测井数据上的多段的多权重值，在一定程度上解决了由于垂向上的差异性特征导致的牛眼效应；其次，利用联合稀疏表征技术以及基于最优化的大规模超定方程组求解方法，在将地震数据的空间结构特征以及测井数据的空间信息引入到低频模型的过程中，并构建一个类反演框架的大规模超定方程组进行优化求解，通过不断迭代更新低频模型，最终得到一个与真实模型误差更小的低频模型。

本发明授权基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间结构特征与联合稀疏表征的低频模型建立方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S01.获取工区的地震数据S和已有的测井曲线，并进行分块处理； S02.将所述分块处理结果进行归一化处理后进行联合字典D训练，将所述联合字典D分割为测井曲线字典和地震数据字典； S03.利用所述地震数据字典进行联合稀疏表征得出工区内的地震数据的稀疏系数； S04.利用所述测井曲线字典和所述稀疏系数进行重构处理，得到初始低频模型； S05.基于最优化理论和反演理论构建一个类反演过程的优化求解过程； S06.将插值函数作为正则化约束加入优化求解过程，进一步缩小解空间的大小； S07.利用共轭梯度下降算法进行大规模超定方程组的求解，并对求解的低频模型进行稀疏表征和稀疏重构处理；对重构的低频模型与上一次迭代的低频模型计算误差；并且对重构的地震数据与真实的地震数据计算误差； S08.重复步骤S05至步骤S07的过程，直至误差和误差保持稳定，则迭代过程完成，最终计算出稀疏系数，并重构低频模型； S09.对迭代完成的低频模型数据进行反归一化处理，恢复原有的低频模型格式。

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