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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像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：CN115016008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210485742.2，技术领域涉及：G01V3/02；该发明授权基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法是由吴琼;嵇艳鞠;吕鑮;林君;黎东升;关珊珊;赵雪娇;栾卉;王远设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的电性源感应‑极化共生效应多参数成像方法。根据极化介质分数阶模型，将电导率公式代入麦克斯韦方程，推导电性源感应‑极化共生效应公式；根据实验区地质资料，构建不同的电导率、极化率、频散系数和时间常数等参数的极化介质模型并数值模拟，构建样本集；优化选取神经网络的结构和激活函数，训练神经网络并进行性能优化；应用神经网络对电性源感应‑极化共生效应实测数据进行极化介质多参数提取，实现多参数‑深度成像。本发明的目的在于提取极化介质多参数信息，相比传统电阻率成像方法，电导率、极化率成像结果精度更高。

本发明授权基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法，其特征在于，其包括如下步骤： 1根据极化介质分数阶模型，将分数阶复电导率公式代入麦克斯韦方程，推导电性源感应-极化共生效应公式； 2根据实验区地质资料，获取地下介质模型参数信息，设计不同电导率、极化率、频散系数及时间常数的极化介质模型，应用步骤1的电性源感应-极化共生效应公式进行数值模拟，构建样本集； 3对神经网络结构和激活函数进行优化选取，应用步骤2的样本集进行训练，对神经网络进行性能优化并建立神经网络；所述步骤3中包含以下步骤： 构建不同极化介质模型及其电性源感应-极化共生效应的样本集； 根据样本集，优化设计神经网络结构和优化选取激活函数； 输入样本集进行神经网络训练； 对神经网络进行性能优化，计算神经网络的损失函数； 判断损失函数是否达到阈值，若大于阈值，则进行优化设计神经网络的结构和优化选取激活函数的步骤； 保存训练好的神经网络； 4对电性源感应-极化共生效应实测数据进行预处理，应用步骤3的神经网络，提取实测数据的极化介质模型参数，其中参数包括零频电导率、极化率、频散系数、时间常数和深度； 5应用步骤4的结果进行电导率-深度、极化率-深度成像，获取地下介质信息。

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