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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像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：CN119986798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510179728.3，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像方法及系统是由李文彬;邓星宇;马坚伟;赵健沣设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像方法及系统，属于地质勘探技术领域。先对研究区域初步建模获取先验信息，再收集数据构建总能量损失函数，基于水平集方法构建密度和波速模型，通过界面结构联系不同物理数据对应的反演参数，融入先验信息初始化模型参数，经计算预测数据、确定数据比重系数、判断能量损失、计算更新梯度，运用异步迭代Adam算法更新参数，完成联合反演。本发明有效融合多物理数据，合理设置数据比重，借助结构相似性提升成像效果，充分利用先验信息并优化正则化项，具备良好的可扩展性，对复杂界面捕捉能力强，能提高地质构造成像分辨率，减少干扰，降低计算成本，提升反演结果的精度、可靠性与整体质量。

本发明授权一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地震波全波形和重力数据的联合成像方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取目标区域的先验信息、重力异常测量数据和地震波全波形测量数据； S2.结合水平集函数构建密度模型和波速模型，通过界面结构联系不同物理数据对应的反演参数； S3.初始化所述水平集函数，基于所述先验信息初始化所述密度模型和所述波速模型的参数； S4.根据所述密度模型和所述波速模型的参数计算预测重力异常数据和预测地震波全波形数据； S5.利用重力异常测量数据、所述地震波全波形测量数据、所述预测重力异常数据和所述预测地震波全波形数据构建能量损失函数；若所述能量损失函数中的数据拟合项小于目标值，则执行S9，否则执行S6； S6.计算更新梯度； S7.使用异步迭代Adam算法，基于所述更新梯度更新所述水平集函数、所述密度模型和所述波速模型的参数； S8.返回S4； S9.输出参数更新后的水平集函数、密度模型、波速模型。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518051 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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