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龙图腾网获悉中国矿业大学;山西省地球物理化学勘查院有限公司申请的专利基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法及系统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：CN121027002B 。

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：202511563655.4，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法及系统是由何秦;秦凯;科恩杰森;王硕;史来亮;王涛设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法及系统，涉及温室气体监测技术领域，用于解决现有数据驱动的甲烷柱浓度反演方式反演的可靠度低的技术问题；本发明的基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法，包括：通过包含雅可比矩阵一致性约束的损失函数对解码器模块进行预训练，并将其所有层的网络权重冻结；以观测光谱作为编码器模块的输入，编码器模块输出后验概率分布，并采样任一浓度值，将浓度值输入至解码器模块中进行前向模拟生成与该浓度值对应的模拟光谱；在模拟光谱与观测光谱之间的差异最小时确定为最优甲烷柱浓度反演编码器，将观测光谱输入至编码器模块；将后验概率分布的均值和标准差输出。

本发明授权基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理驱动变分自编码器的甲烷柱浓度反演方法，其特征在于，包括： 确定解码器模块和编码器模块； 通过包含雅可比矩阵一致性约束的损失函数对所述解码器模块进行预训练，并在训练收敛后将其所有层的网络权重冻结； 所述编码器模块用于提取光谱的吸收特征，并捕捉不同波段间的依赖关系； 以观测光谱作为所述编码器模块的输入，所述编码器模块输出该观测光谱对应的表征甲烷浓度的后验概率分布； 在所述后验概率分布中采样任一浓度值，将所述浓度值输入至所述解码器模块中进行前向模拟生成与该浓度值对应的模拟光谱；通过不断最小化模拟光谱与观测光谱之间的差异，在两者差异最小时确定为最优甲烷柱浓度反演编码器，将观测光谱输入至训练完成的所述编码器模块； 通过一次前向传播输出该观测光谱对应的表征甲烷浓度的后验概率分布，并将所述后验概率分布的均值确定为最终甲烷柱浓度反演值，标准差作为不确定性度量并输出； 所述确定解码器模块，包括： 确定一神经网络，并通过大气辐射传输模型物理仿真的数据对该神经网络进行训练，从而构成反演架构的所述解码器模块； 所述神经网络对应于大气辐射传输模型的正向模拟过程，其学习的是从甲烷总柱浓度、观测的几何姿态、大气和地表参数到对应的模拟光谱的映射； 确定所述编码器模块，包括： 所述编码器模块采用Transformer架构提取光谱的局部吸收特征，并结合自注意力机制以捕捉不同波段间的依赖关系； 所述编码器模块以观测光谱作为输入，经过网络的前向传播，输出甲烷总柱浓度的均值和标准差； 利用深度学习框架的自动微分功能获取所述解码器模块输出的模拟光谱对所述浓度值的导数，得到雅可比矩阵； 利用均方误差获取两个雅可比矩阵向量之间的差异得到损失项； 所述损失项强制所述神经网络模拟正确的光谱输出，并学习其中的梯度变化原因，使其符合物理机制；当所述解码器模块在解码损失函数的驱动下训练收敛后，该解码器模块对应的网络参数被冻结。

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