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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种横波速度预测方法、装置、设备及可读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：CN120630306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510955767.8，技术领域涉及：G01V1/50；该发明授权一种横波速度预测方法、装置、设备及可读存储介质是由姜福杰;张宇琦;张梓童;陈迪;郑晓薇;胡涛;郭婧;齐振国;丁丹丹;闫思雨设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种横波速度预测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种横波速度预测方法、装置、设备及可读存储介质，应用于地球物理技术领域，包括：预先基于KAN网络和序列置换器构建横波速度预测模型；横波速度预测模型的激活函数为B样条基函数；获取目标区域的测井数据；将测井数据输入至横波速度预测模型中，得到预测结果。本发明基于KAN网络的横波速度预测模型具有鲁棒性与精准性，并且该模型结合序列置换器架构，使其与KAN网络融合进而进行特征提取，通过动态权重融合机制与可学习的B样条基函数，实现对测井数据的高效建模，该模型可以大规模使用在各大油田，应对各种复杂地质情况，精准进行横波速度预测，进而降低勘探开发风险，保障各大油田效益开发。

本发明授权一种横波速度预测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种横波速度预测方法，其特征在于，包括： 预先基于KAN网络和序列置换器构建横波速度预测模型；所述横波速度预测模型的激活函数为B样条基函数； 获取目标区域的测井数据； 将所述测井数据输入至所述横波速度预测模型中，得到预测结果； 将所述测井数据输入至所述横波速度预测模型中，得到预测结果，包括： 将所述测井数据输入至所述横波速度预测模型的嵌入层中，得到映射结果； 将所述映射结果输入至所述横波速度预测模型的特征交互层中，得到特征向量；所述特征交互层为基于KAN网络并结合序列置换器共同构建得到； 将所述特征向量输入至所述横波速度预测模型的分类层中，得到所述预测结果； 将所述映射结果输入至所述横波速度预测模型的特征交互层中，得到特征向量，包括： 将所述映射结果输入至所述横波速度预测模型的连续多个所述特征交互层中，得到所述特征向量；各个所述特征交互层中包括序列置换器结构特征提取模块和全连接层； 所述特征交互层的公式表达式为： ； 其中，为当前特征交互层的输出；为特征交互层；为当前特征交互层的输入；K为特征交互层的总数量；PKAN为序列置换器结构特征提取模块；LP为全连接层； 序列置换器结构特征提取模块，包括： 通道置换KAN和深度置换KAN； 相应的，序列置换器结构特征提取模块PKAN的公式表达式为： ； ； ； 相应的，所述特征交互层的公式表达式为： = α+β； ； 其中，为通道置换KAN；为深度置换KAN；为通道置换KAN的输出结果；为深度置换KAN的输出结果；和分别为通道和深度的动态权重； 为归一化函数；为平均值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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