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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离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：CN116794723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310603511.1，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离方法是由周怀来;陶柏丞;杨宇勇;李悟设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离方法，包括以下步骤：S1：收集测井资料，包括速度信息和密度信息；S2：建立地层模型并定义地震观测系统，然后基于垂直地震剖面波场传播方程进行数值模拟，获得模拟的上下行波数据，并组合获得模拟的总波场数据；S3：建立多任务学习的神经网络，根据步骤S2获得的数据对神经网络进行训练，获得回归模型；S4：进行可行性测试，当结果不达标时，调整训练样本并优化网络参数，返回步骤S3进行重新训练；当结果达标时，以步骤S3获得的回归模型作为最终的分离模型，并利用其对目标垂直地震剖面数据进行上下行波分离。本发明能够更加智能、高效、准确地分离垂直地震剖面数据的上下行波。

本发明授权一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的垂直地震剖面上下行波智能分离方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集测井资料，所述测井资料包括速度信息和密度信息； S2：根据所述测井资料，建立地层模型并定义地震观测系统，然后基于垂直地震剖面波场传播方程进行数值模拟，获得模拟的上下行波数据，并将所述模拟的上下行波数据进行组合获得模拟的总波场数据； 基于垂直地震剖面波场传播方程进行数值模拟时，具体包括以下子步骤： S21：定义一个包括反射和衰减物理效应的层矩阵Mn： 6 式中：Rn为第n层地下介质的反射系数；Pn为第n层地下介质的正传播作用；Pn-1为第n层地下介质的反传播作用； S22：根据所述层矩阵Mn计算整个地层传播过程中的上行波数据和下行波数据： 7 式中：D1、Dn+1分别为第1层、第n+1层的下行波数据；U1、Un+1分别为第1层、第n+1层的上行波数据； 将所述上下行波数据进行组合获得总波场数据时，所述总波场数据通过下式进行计算： 8 式中：W为总波场数据；U为上行波数据；D为下行波数据； S3：建立多任务学习的神经网络，以所述模拟的总波场数据作为数据输入，以所述模拟的上下行波数据作为数据输出，对所述多任务学习的神经网络进行训练，获得回归模型； S4：对所述回归模型进行可行性测试， 当所述可行性测试的结果不达标时，调整所述多任务学习的神经网络的训练样本，并优化网络参数，返回步骤S3进行重新训练； 当所述可行性测试的结果达标时，以步骤S3获得的回归模型作为最终的分离模型，并利用所述最终的分离模型对目标垂直地震剖面数据进行上下行波分离。

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