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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中石化石油物探技术研究院有限公司申请的专利层析反演方法、装置、电子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：CN119716975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311262620.8，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权层析反演方法、装置、电子设备及存储介质是由贺伟光;王莹莹;陶永慧;张兵;张林;袁双齐设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本层析反演方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供的一种层析反演方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取炮点空间坐标、多个检波点空间坐标和炮检点走时数据；根据所述炮点空间坐标和所述检波点空间坐标，创建偏微分方程求解空间，并离散得到偏微分方程空间坐标；确定所述炮检点走时数据在所构建的深度学习神经网络下的走时数据误差，以及在所述偏微分方程求解空间的偏微分方程误差；采用增广拉格朗日框架，融合所述走时数据误差及所述偏微分方程误差，构建目标速度场预测神经网络；将所述偏微分方程空间坐标输入所述目标速度场预测神经网络，得到层析速度模型。从而实现对走时场和速度场的同时预测与约束，并更新速度模型。

本发明授权层析反演方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种层析反演方法，其特征在于，包括： 获取炮点空间坐标、多个检波点空间坐标和炮检点走时数据； 根据所述炮点空间坐标和所述检波点空间坐标，创建偏微分方程求解空间，并离散得到偏微分方程空间坐标； 确定所述炮检点走时数据在所构建的深度学习神经网络下的走时数据误差，以及在所述偏微分方程求解空间的偏微分方程误差； 采用增广拉格朗日框架，融合所述走时数据误差及所述偏微分方程误差，构建目标速度场预测神经网络； 将所述偏微分方程空间坐标输入所述目标速度场预测神经网络，得到层析速度模型； 采用增广拉格朗日框架，融合所述走时数据误差及所述偏微分方程误差，构建目标速度场预测神经网络，包括： 结合所述走时数据误差、所述偏微分方程误差，以及偏微分方程模型的边界条件，构建所述增广拉格朗日框架下的增广拉格朗日函数； 以所述增广拉格朗日函数为目标函数，使用优化算法，在所述深度学习神经网络的训练过程中更新网络权重，得到所述目标速度场预测神经网络。

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