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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利弹性波全波形反演方法、系统、装置及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：CN120762097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510946028.2，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权弹性波全波形反演方法、系统、装置及介质是由田文彬;张丽艳;李昂;鲍蕊设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本弹性波全波形反演方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及弹性波技术领域，本申请公开了一种弹性波全波形反演方法包括：将观测地震数据输入预设神经网络编码器，提取得到高维特征表示；将高维特征表示输入预设神经网络解码器，得到梯度更新值；基于梯度更新值和初始弹性参数模型，得到弹性参数模型；基于纵波速度、横波速度和介质密度，得到拉梅参数；基于拉梅参数和弹性波方程，得到合成地震数据；基于观测地震数据和合成地震数据，得到目标函数；利用目标函数对预设神经网络权重进行迭代更新，直至损失函数达到第一预设阈值或迭代次数达到第二预设阈值，得到目标梯度更新值；基于目标梯度更新值和目标弹性参数模型，得到最终目标弹性参数模型，以缓解多个弹性参数同时反演导致的不适定性。

本发明授权弹性波全波形反演方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种弹性波全波形反演方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始合成地震数据、观测地震数据以及第一初始弹性参数模型，其中，所述观测地震数据包括初始粒子速度矢量的水平分量和初始粒子速度矢量的垂向分量； 将所述观测地震数据输入预设神经网络的编码器模块，提取所述观测地震数据的高维特征表示，其中，所述预设神经网络通过Unet模型训练得到； 将所述高维特征表示输入所述预设神经网络的解码器模块，得到弹性参数的初始梯度更新值； 基于所述初始梯度更新值和所述第一初始弹性参数模型，得到与纵波速度、横波速度和介质密度相关的第一目标弹性参数模型； 基于所述纵波速度、所述横波速度和所述介质密度，得到目标介质拉梅参数； 基于所述目标介质拉梅参数和弹性波方程，得到合成多分量地震数据，其中，所述合成多分量地震数据包括目标粒子速度矢量的水平分量和目标粒子速度矢量的垂向分量； 基于所述观测地震数据和所述合成多分量地震数据，得到目标函数； 利用所述目标函数对所述预设神经网络的权重进行迭代更新，直至基于所述观测地震数据、所述合成多分量地震数据和损失函数得到的误差达到第一预设阈值或迭代更新次数达到第二预设阈值，得到所述弹性参数的目标梯度更新值； 基于所述目标梯度更新值和第二目标弹性参数模型，得到与目标纵波速度、目标横波速度和目标介质密度相关的最终目标弹性参数模型，其中，所述第二目标弹性参数模型基于前一次所述预设神经网络的权重的迭代更新得到的梯度更新值和弹性参数模型确定。

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