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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演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：CN119247449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411374671.4，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演方法是由李萌;陈坤;张申;肖梦想;母若瑶;李佳乐;李嘉乐;袁昊设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演方法；包括如下步骤：Step1：数据输入与预处理；Step2：制作图神经网络训练标签数据；Step3：建立图神经网络模型；Step4：图神经网络模型训练；Step5：图神经网络预测震源位置与震级。本发明基于前期积累的储气库诱发地震事件目录制作训练和测试数据集，以各台站的三分量原始诱发地震波形和台站坐标作为图神经网络的各节点属性，采用自适应矩估计方法对模型进行训练和预测，获得储气库监测区域诱发地震的震源的位置和震级，为储气库诱发地震事件高效高精度智能震源定位提供技术支撑，为评价储气库动态密封性，指导储气库注采生产参数的优化调整，保障安全生产运行奠定理论基础。

本发明授权基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演方法在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络诱发地震震源位置与震级同时反演方法，其特征在于，包括如下步骤： Step1：数据输入与预处理：输入原始诱发地震三分量波形数据及地震台站坐标，对其进行归一化预处理；整合储气库监测区域不同时期的诱发地震波形数据，建立训练数据库和测试数据库； Step2：制作图神经网络训练标签数据：依据训练数据库和测试数据库的信息，提取诱发地震事件的空间位置与震级，以文本形式进行保存，作为图神经网络模型的训练标签； Step3：建立图神经网络模型：基于卷积神经网络建立图神经网络各节点属性的特征提取器，采用多层感知器将节点属性特征与地震台站坐标相融合，经过最大聚合形成图神经网络模型的聚合特征向量，最后采用多层感知器将聚合特征向量映射到震源的空间位置与震级； 其中，建立图神经网络模型的具体步骤为：使用卷积神经网络模型提取图神经网络中各节点的属性特征，将输入的原始三分量诱发地震波形数据输入卷积神经网络进行降维，提取各尺度波形特征；将提取的各尺度波形特征与地震台站坐标x坐标、y坐标、z坐标相融合，采用多层感知器形成包含诱发地震波形特征与地震台站信息的各节点特征向量； Step4：图神经网络模型训练：采用自适应学习率、计算效率强、记忆性强的自适应矩估计算法训练初始化的图神经网络模型，使其充分学习诱发地震波形特征、地震台站坐标与诱发地震空间位置、震级之间的关系，得到训练好的图神经网络模型； Step5：图神经网络预测震源位置与震级：基于Step4训练好的图神经网络模型，输入测试数据库中的诱发地震三分量波形数据与地震台站坐标，获取预测的诱发地震震源空间位置与震级。

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