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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司湛江分公司申请的专利一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法及系统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：CN119247467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411362027.5，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法及系统是由张文祥;盖永浩;张健男;邓勇;范彩伟;史文英;朱振宇;李辉;李明;李三福;杨文博;邓聪;丁继才;周凡设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地震数据处理技术领域，具体为一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法及系统，方法包括：基于小偏移距观测数据和背景速度场进行最小二乘偏移构建反射系数模型，根据反射系数和所述背景速度场进行Born正演获取模拟地震记录图像；基于所述模拟地震记录图像和地震观测图像，采用深度学习图像配准获取地震记录形变场；计算归一化的形变场，判断所述归一化的形变场是否满足预设条件；若满足，迭代过程终止；否则，执行下一步；根据所述地震记录形变场和伴随震源，通过共轭梯度算法更新所述背景速度场，重复执行上述步骤。本发明利用了深度学习的高效率和高精度，避免波形匹配容易发生的周波跳跃问题陷入局部最小值。

本发明授权一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习图像配准的地震波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S102，基于小偏移距观测数据和背景速度场进行最小二乘偏移构建反射系数模型，根据反射系数和所述背景速度场进行Born正演获取模拟地震记录图像； 步骤S104，基于所述模拟地震记录图像和地震观测图像，采用深度学习图像配准获取地震记录形变场； 步骤S106，应用以下公式计算归一化的形变场， ， 其中，表示归一化的形变场；表示地震记录形变场；表示当前数据主频波的波长，t表示时间方向，h表示空间方向； 判断所述归一化的形变场是否满足预设条件；若满足，迭代过程终止；否则，执行步骤S108； 步骤S108，根据所述地震记录形变场计算伴随震源，将所述伴随震源加载到波动方程进行波场传播，利用互相关计算低波数梯度分量更新所述背景速度场，重复执行步骤S102至步骤S106。

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中海石油(中国)有限公司湛江分公司，其通讯地址为：524057 广东省湛江市坡头区南调路；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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