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龙图腾网获悉中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所申请的专利一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法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：CN116299702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310207286.X，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法是由王凯;王小江;刘建勋;乔汉青;张凯;王通;张鹏辉设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法，具体涉及地球物理技术领域。本发明根据先验地质信息建立工区层速度模型后，基于离散余弦变换向工区层速度模型中加入随机扰动生成多个速度模型，分别利用各速度模型进行频率域地震记录正演模拟获取多个单频点的地震记录，通过对各单频点地震数据进行切分生成样本数据，利用样本数据训练构建的卷积神经网络模型，并利用训练后的卷积神经网络模型根据高频地震波场数据预测低频地震波场数据，将预测的低频地震波场数据与高频地震波场数据相结合形成宽频地震数据进行多尺度全波形反演。本发明有效避免了多尺度全波形反演易于陷入局部极小值的问题，实现了对反演速度模型的准确获取。

本发明授权一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，根据区域的先验地质信息建立工区层速度模型，基于离散余弦变换向工区层速度模型中加入随机扰动生成多个速度模型，分别利用各速度模型进行频率域地震记录正演模拟生成频率域地震正演记录，获得多个单频点的地震记录，通过对各单频点地震数据进行切分生成样本数据； 步骤2，基于深度学习平台构建卷积神经网络模型； 步骤3，将训练集和验证集输入卷积神经网络模型中，通过对卷积神经网络模型进行训练调整卷积神经网络模型的权重和偏差，得到训练后的卷积神经网络模型； 步骤4，利用训练后的卷积神经网络模型进行低频预测，将频率域地震波场数据中的高频地震波场数据输入训练后的卷积神经网络模型中，利用训练后的卷积神经网络模型预测频率域地震波场数据中各单频点的低频地震波场数据； 步骤5，利用预测得到的频率域地震波场数据中各单频点的低频地震波场数据结合高频地震波场数据构建由低频到高频的宽频地震数据，利用宽频地震数据进行多尺度全波形反演，得到基于频率域低频拓展的多尺度全波形反演结果。

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