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龙图腾网获悉中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利基于深度学习的瞬变电磁法自监督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：CN120068627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510139486.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的瞬变电磁法自监督反演方法是由李子腾;李海;李柯颖设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的瞬变电磁法自监督反演方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的瞬变电磁法自监督反演方法，包括：将待反演的电磁响应数据输入到预训练的反演网络中进行反演，获取反演电阻率值；将所述反演电阻率值输入到预训练的正演网络中进行正演，获取正演电磁响应数据；通过最小化输出的所述正演电磁响应数据和输入的待反演的电磁响应数据之间的损失，来更新反演网络的参数；利用更新参数后的反演网络，重新对待反演的电磁响应数据进行反演，直至达到预设次数的迭代后，最终输出反演得到的电阻率值。本发明提出的方法在减少对标注数据和初始模型依赖的同时，保证了反演过程的准确性和高效性，为瞬变电磁反演技术的发展提供了新的思路。

本发明授权基于深度学习的瞬变电磁法自监督反演方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的瞬变电磁法自监督反演方法，其特征在于，包括： 将待反演的电磁响应数据输入到预训练的反演网络中进行反演，获取反演电阻率值；其中，反演网络包括：编码器部分、解码器部分和光滑约束部分；预训练的反演网络包括：通过数值模拟方法生成电阻率值和对应的电磁响应数据，基于电阻率值和对应的电磁响应数据构建数据集； 通过数值模拟方法生成电阻率值和对应的电磁响应数据包括： 设置地下地层的基本参数；包括：顶层厚度和最后一层边界深度； 按照每层等厚度的方法将地层划分为若干层； 在预设地层深度范围内设置若干控制点，其中，代表地层的顶部和底部处各设置一个控制点； 为每个控制点随机生成电阻率值，并使用B样条插值方法进行插值； 生成电阻率—厚度样本数据； 采用中心回线装置，将生成的电阻率—厚度样本数据代入瞬变电磁一维数值模拟方法中，计算得到相应的电磁响应数据； 将待反演的电磁响应数据输入到预训练的反演网络中进行反演包括： 将待反演的电磁响应数据输入到编码器部分中，通过三层卷积层对输入的电磁响应进行特征提取，其中，卷积层包括1D卷积层+池化层+Tanh激活函数； 在解码器部分，通过三层特征上采样层对编码器部分得到的特征进行还原和再处理，其中，特征上采样层包括一层1D上采样层和两层1D卷积层； 在光滑约束部分，通过采用卷积核为1×1的卷积层对解码器部分的输出进行进一步的光滑约束，最后输出所述反演电阻率值； 将所述反演电阻率值输入到预训练的正演网络中进行正演，获取正演电磁响应数据； 通过最小化输出的所述正演电磁响应数据和输入的待反演的电磁响应数据之间的损失，来更新反演网络的参数； 利用更新参数后的反演网络，重新对待反演的电磁响应数据进行反演，直至达到预设次数的迭代后，最终输出反演得到的电阻率值。

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