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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种大地电磁的深度学习反演方法及深度学习反演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：CN116679346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310711844.6，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种大地电磁的深度学习反演方法及深度学习反演系统是由刘威;席振铢;王鹤;黄晓帝设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大地电磁的深度学习反演方法及深度学习反演系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地球物理勘探技术领域，公开了一种大地电磁的深度学习反演方法及深度学习反演系统，包括：构建训练完毕的大地电磁一维反演模型；实测视电阻率和实测相位数据转换为插值视电阻率和插值相位数据，并利用Savitzky‑Golay滤波器构建目标多窗口Savitzky‑Golay滤波器集得到平滑视电阻率和平滑相位数据，并基于平滑视电阻率和平滑相位数据构建待反演视电阻率‑相位数据集；将待反演视电阻率‑相位数据集输入训练完毕的大地电磁一维反演模型中得到对应的反演电阻率地电模型集，基于反演电阻率地电模型集得到目标电阻率地电模型；本发明解决了现有的大地电磁的深度学习反演方法中存在准确度低、实用性差的问题。

本发明授权一种大地电磁的深度学习反演方法及深度学习反演系统在权利要求书中公布了：1.一种大地电磁的深度学习反演方法，其特征在于，包括： 获取目标勘探区域的地质物理信息和岩石物理信息，并基于所述地质物理信息和所述岩石物理信息构建合成电阻率地电模型集； 通过大地电磁一维正演对所述合成电阻率地电模型进行计算，得到对应的合成视电阻率和合成相位数据，并基于所述合成视电阻率和所述合成相位数据建立大地电磁合成数据样本集； 基于所述合成视电阻率、所述合成相位数据和所述合成电阻率地电模型构建大地电磁一维深度学习反演模型，并通过大地电磁合成数据样本集对所述大地电磁一维反演模型进行训练，得到训练完毕的大地电磁一维反演模型； 获取目标勘探区域的实测视电阻率和实测相位数据，通过线性插值将所述实测视电阻率和所述实测相位数据转换为插值视电阻率和插值相位数据，并利用Savitzky‑Golay滤波器构建多窗口Savitzky‑Golay滤波器集； 利用多窗口Savitzky‑Golay滤波器集串行平滑插值视电阻率和插值相位数据，得到平滑视电阻率和平滑相位数据，并基于所述平滑视电阻率和所述平滑相位数据构建待反演视电阻率‑相位数据集； 将所述待反演视电阻率‑相位数据集输入训练完毕的大地电磁一维反演模型中得到对应的反演电阻率地电模型集，基于所述反演电阻率地电模型集得到目标电阻率地电模型，并将所述目标电阻率地电模型作为目标勘探区域的电磁数据。

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