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北京化工大学;中国电子科技集团公司第三研究所王之洋获国家专利权

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龙图腾网获悉北京化工大学;中国电子科技集团公司第三研究所申请的专利一种地震矢量波场数值模拟方法、设备及介质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:CN119538669B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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:202411639281.5,技术领域涉及:G06F30/23;该发明授权一种地震矢量波场数值模拟方法、设备及介质是由王之洋;陈朝蒲;张学磊设计研发完成,并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

一种地震矢量波场数值模拟方法、设备及介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种地震矢量波场数值模拟方法、设备及介质,涉及地震矢量波场数值模拟技术领域,该方法包括:根据Nyquist采样定理,确定包含交错网格有限差分系数的差分频散关系式;引入误差限定条件,将交错网格有限差分频散关系式转化为待优化的目标函数;利用改进斑马优化算法求解目标函数,得到优化交错网格有限差分算子;利用优化交错网格有限差分算子,对一阶速度‑应力弹性波动方程进行差分离散处理,并根据测试区域的介质参数模型,可计算得到计算区域内的高精度地震矢量波场,本申请利用改进斑马优化算法优化交错网格有限差分算子,能够提高地震矢量波场数值模拟精度,进而为后续地震成像反演过程奠定基础。

本发明授权一种地震矢量波场数值模拟方法、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种地震矢量波场数值模拟方法,其特征在于,包括: 根据Nyquist采样定理,推导一阶交错网格有限差分算子,构建包含交错网格有限差分系数的差分频散关系式; 引入误差限定条件,将包含交错网格有限差分系数的差分频散关系式转化为待优化的目标函数,将问题转化为多参数优化问题;所述目标函数的解为交错网格有限差分系数; 构建改进斑马优化算法,并利用改进斑马优化算法求解所述目标函数,得到优化交错网格有限差分算子;所述改进斑马优化算法是利用细菌觅食优化算法对斑马优化算法进行改进后得到的; 利用优化交错网格有限差分算子,对一阶速度-应力弹性波动方程进行差分离散处理,得到地震矢量波场数值模拟方案; 将测试区域的介质参数、震源参数以及观测系统参数代入地震矢量波场数值模拟方案中,得到测试区域的地震矢量波场数值模拟结果; 利用改进斑马优化算法求解所述目标函数,得到优化交错网格有限差分算子,包括: 初始化斑马优化算法参数;所述斑马优化算法参数包括种群中斑马总数量、种群解空间的边界和最大迭代次数T;所述斑马总数量为偶数; 在种群解空间中,基于斑马总数量随机初始化种群; 将随机初始化后的种群作为第0次迭代时的优化种群; 令迭代次数num=1; 将第num-1次迭代时的优化种群作为第num次迭代时的初始种群; 确定第num次迭代时的初始种群中每匹斑马对应的目标函数评估值; 判断是否满足结束迭代条件,得到判断结果;所述结束迭代条件为迭代次数num达到最大迭代次数,或第num次迭代时的初始种群中每匹斑马对应的目标函数评估值均小于误差限; 若所述判断结果为否,则对第num次迭代时的初始种群进行觅食阶段位置更新,得到第num次迭代时的第一更新种群; 对第num次迭代时的第一更新种群进行防御阶段位置更新,得到第num次迭代时的第二更新种群; 确定第num次迭代时的第二更新种群中每匹斑马对应的目标函数的评估值; 防御阶段结束后,已确定每只斑马对应的评估值,此时,以从优到劣的顺序,对种群中所有斑马进行排列,并淘汰排在末尾一半的斑马,得到第num次迭代时的待定种群; 复制第num次迭代时的待定种群,得到复制种群; 合并所述复制种群和第num次迭代时的待定种群,以保证种群大小不变,并且可以使得下一次寻优时,斑马可以以更大的概率向着较优的位置移动,加速种群向着最优解的方向移动,从而提高算法的收敛速度,这样,可得到第num次迭代时的初始优化种群; 基于种群驱散机制,以预设概率随机将斑马移动到新的位置,进而增强其最优邻域搜索的随机性,提高其跳出局部极值的能力,进而进一步增强算法的全局搜索能力,最后,更新第num次迭代时的初始优化种群中斑马的位置,得到第num+1次迭代时的优化种群; 令迭代次数num的数值增加1,并返回步骤“将第num-1次迭代时的优化种群作为第num次迭代时的初始种群”; 若所述判断结果为是,则按照每只斑马对应的评估值对第num次迭代时的初始种群中所有斑马进行从优到劣的排序,即可确定目标函数的最优解。

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北京化工大学;中国电子科技集团公司第三研究所,其通讯地址为:100029 北京市朝阳区北三环东路15号信息楼105室;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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