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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法及装置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：CN115755179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211284843.X，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法及装置是由陆文凯;宋操设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法及装置，涉及地震反演技术领域，所述方法包括：获取待研究区域的地震数据；将所述地震数据输入至预先训练好的地震波阻抗反演模型中，以使所述预先训练好的地震波阻抗反演模型输出与所述地震数据无时延的波阻抗数据；其中，所述地震波阻抗反演模型为卷积神经网络模型。本发明提供的技术方案，能够获得与地震数据匹配的测井数据，从而能够极大地提高地震反演精度。

本发明授权基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于DTW损失的测井地震闭环深度网络联合反演方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待研究区域的地震数据； 将所述地震数据输入至预先训练好的地震波阻抗反演模型中，以使所述预先训练好的地震波阻抗反演模型输出与所述地震数据无时延的波阻抗数据；其中，所述地震波阻抗反演模型为卷积神经网络模型； 其中，采用以下方式对所述地震波阻抗反演模型进行训练： 获取第一地震数据； 获取与所述第一地震数据无时延的第一波阻抗数据； 将所述第一地震数据作为所述地震波阻抗反演模型的输入，将所述第一波阻抗数据作为所述地震波阻抗反演模型的输出，采用第一预设损失函数对所述地震波阻抗反演模型进行训练； 其中，所述第一预设损失函数为： 其中，为所述第一预设损失函数；、、为预先设置的权重；表示所述地震波阻抗反演模型；表示预先建立的正演网络模型，所述正演网络模型与所述地震波阻抗反演模型互为逆运算；为所述第一波阻抗数据；为所述第一地震数据；为无标签地震数据； 所述获取与所述第一地震数据无时延的第一波阻抗数据，包括： 基于测井数据，获取与所述第一地震数据对应的第二波阻抗数据； 迭代执行以下操作： S1：将所述第一地震数据作为所述地震波阻抗反演模型的输入，将所述第二波阻抗数据作为所述地震波阻抗反演模型的输出，采用第二预设损失函数使所述地震波阻抗反演模型输出预测的波阻抗数据； S2：计算所述预测的波阻抗数据与所述第二波阻抗数据之间的最小误差值； S3：基于所述最小误差值对所述第二波阻抗数据在时间维度上进行校正，获得校正后的第二波阻抗数据； S4：计算所述校正后的第二波阻抗数据与上一轮迭代中的校正后的第二波阻抗数据之间的互相关系数； S5：计算所述互相关系数与上一轮迭代中的互相关系数之间的差值的绝对值； S6：判断所述差值的绝对值是否小于预设阈值；当所述差值的绝对值小于所述预设阈值时，获取所述校正后的第二波阻抗数据作为所述第一波阻抗数据，并停止迭代操作；当所述差值的绝对值不小于所述预设阈值时，转至S1。

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