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龙图腾网获悉京全品质能源技术(北京)有限公司申请的专利一种测井约束的深度学习波动方程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：CN120370392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510441444.7，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种测井约束的深度学习波动方程反演方法是由全先晋;李昆霏设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测井约束的深度学习波动方程反演方法在说明书摘要公布了：本申请涉及地震勘测技术领域，尤其涉及一种测井约束的深度学习波动方程反演方法，包括：获取实际炮集数据；设置初始模型的输入参数，包括空间坐标、弹性介质的弹性系数和密度；以俞氏子波作为纵向震源，根据波动方程计算模拟炮集数据；通过求取模拟炮集数据与实际炮集数据波形残差的最小值，对模型参数进行迭代反演，并利用测井数据和岩性信息对反演过程进行约束；构建岩性神经网络LithoNet，以基于反演获得的弹性参数为输入，预测储层岩性；构建各向异性神经网络AnisoNet，用于基于反演获得的弹性参数预测各向异性参数。本申请通过结合波动方程反演与深度学习技术，并引入多源数据约束，实现了从弹性参数到储层岩性和各向异性参数的多维度精准预测。

本发明授权一种测井约束的深度学习波动方程反演方法在权利要求书中公布了：1.一种测井约束的深度学习波动方程反演方法，其特征在于，包括： 获取实际炮集数据； 设置初始模型的输入参数，包括空间坐标、弹性介质的弹性系数和密度； 以俞氏子波作为纵向震源，根据波动方程计算模拟炮集数据； 通过求取模拟炮集数据与实际炮集数据波形残差的最小值，对模型参数进行迭代反演，并利用测井数据和岩性信息对反演过程进行约束； 构建岩性神经网络LithoNet，所述LithoNet以基于反演获得的弹性参数为输入，用于预测储层岩性；LithoNet神经网络的输入层用于接收测井数据参数，包括纵波速度Vp、横波速度Vs、密度ρ、自然伽马GR和中子孔隙度NPHI；隐藏层由多个神经元组成的层，多个神经元通过权重和偏置与输入层相连，并通过激活函数处理输入数据，用于提取特征和进行非线性变换；输出层用于输出岩性分类结果，包括泥岩、砂岩和石灰岩；通过训练LithoNet神经网络，网络学习到不同岩性与测井数据之间的复杂关系，用于对新的测井数据进行岩性分类； 构建各向异性神经网络AnisoNet，所述AnisoNet以测井数据和弹性参数为输入层，以各向异性参数为输出层，用于基于反演获得的弹性参数预测各向异性参数；AnisoNet神经网络的输入层用于接收与LithoNet相同的测井数据参数；隐藏层包含多个神经元层，用于特征提取和非线性变换；输出层用于输出各向异性参数，包括ε、δ和γ，用于描述岩层在不同方向上的弹性性质差异。

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