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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法、装置、设备及存储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：CN119716979B 。

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：202411523754.5，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法、装置、设备及存储介质是由陆文凯;宋操设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：公开了一种基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：利用测井波阻抗数据和对应的地震数据训练正演网络；利用测井数据、初始低频波阻抗数据、地震道位置文本数据对反演网络进行基于测井约束的训练；在正演网络约束下利用无标签数据对反演网络进行基于循环一致性约束的训练；利用反演网络得到初始预测的波阻抗数据和反射系数；对反演网络进行迭代训练，在每轮迭代中利用测井约束和循环一致性约束对反演网络进行训练，并使用上一轮迭代的反演结果作为输入，当满足迭代终止条件时输出最终反演结果。通过正演物理模型与反演网络模型结合形成闭环网络，充分利用无标签数据，提高了反演结果的物理可解释性。

本发明授权基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于物理模型约束的地震波阻抗高分辨率反演方法，其特征在于，包括： 利用测井波阻抗数据Z和对应的地震数据S训练正演网络 利用测井波阻抗数据Z和对应的地震数据S、初始低频波阻抗数据ZL、地震道位置文本数据T对反演网络进行第一轮基于测井约束的训练； 使正演网络和反演网络构成闭环结构，在正演网络约束下利用无标签地震数据S*、无标签初始低频波阻抗数据无标签地震道位置文本数据T*对反演网络进行第一轮基于循环一致性约束的训练； 利用当前训练的反演网络对地震数据S和S*进行反演，得到初始预测的波阻抗数据并根据计算对应的反射系数 对反演网络进行迭代训练，第i+1轮训练包括利用上一轮训练完成后预测的波阻抗数据和对应的反射系数作为反演网络输入，依次对反演网络进行基于测井约束的训练和基于循环一致性约束的训练，以及在本轮训练完成后利用当前训练的反演网络对地震数据S和S*进行反演，得到波阻抗数据并计算对应的反射系数然后判断是否满足迭代终止条件，如果不满足，则进入下一轮迭代，如果满足，则终止迭代，并输出最终反演结果

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