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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于深度学习的时间域航空电磁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：CN120335041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510811871.X，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权基于深度学习的时间域航空电磁反演方法是由王思齐;张博;瑞梓;刘云鹤;任秀艳;苏扬;于蕾;曲科霖;杨福英;殷长春设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的时间域航空电磁反演方法在说明书摘要公布了：本发明属于地球物理勘探与人工智能交叉技术领域，公开了基于深度学习的时间域航空电磁反演方法，包括：经递推算法、接收的地层厚度、随机飞行高度和获取的实测地层电阻率正演，得到各频率点的磁场响应；经汉克尔变换核函数积分对磁场响应进行变换处理，得到频率域磁感应强度分量；对频率域磁感应强度分量利用预设阶的汉克尔变换系数生成时间域阶跃响应，经高斯积分节点对时间域阶跃响应进行卷积处理，得到在垂直方向上的电磁响应数据；利用电磁响应数据、地层厚度和随机飞行高度作为训练集对待训练的长短期记忆网络进行训练，得到长短期记忆网络；将实测的电磁响应数据输入到长短期记忆网络中进行反演，得到预测的目标飞行高度和目标地层电阻率。

本发明授权基于深度学习的时间域航空电磁反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的时间域航空电磁反演方法，其特征在于，包括： 基于递推算法、接收的地层厚度、随机飞行高度和获取的实测地层电阻率进行正演，得到各频率点的磁场响应； 通过汉克尔变换核函数积分对所述磁场响应进行变换处理，得到频率域磁感应强度分量； 对所述频率域磁感应强度分量利用预设阶的汉克尔变换系数生成时间域阶跃响应，并基于高斯积分节点对所述时间域阶跃响应进行卷积处理，得到在垂直方向上的电磁响应数据； 利用所述电磁响应数据、所述地层厚度和所述随机飞行高度作为训练集，并对所述训练集进行预处理，得到预处理后的训练集； 基于所述预处理后的训练集、第一长短期记忆层、第二长短期记忆层、第三长短期记忆层、第四长短期记忆层、第五长短期记忆层、丢弃层和全连接层得到预测飞行高度和预测地层电阻率； 基于所述预测飞行高度和所述预测地层电阻率对待训练的长短期记忆网络进行训练，得到长短期记忆网络；所述长短期记忆网络由五个长短期记忆层、丢弃层和全连接层构成，其中所述第一长短期记忆层的隐藏单元数为32，所述第二长短期记忆层的隐藏单元数为64，所述第三长短期记忆层的隐藏单元数为128，所述第四长短期记忆层隐藏单元数为256，所述第五长短期记忆层隐藏单元数为512； 将实测的电磁响应数据输入到所述长短期记忆网络中进行反演，得到预测的目标飞行高度和目标地层电阻率。

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