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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种航空电磁感应-极化效应多参数提取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：CN121142660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511686904.9，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种航空电磁感应-极化效应多参数提取方法及系统是由栾卉;常楠崧;吴琼;吕双;吴奔鑫;朱艺锐设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空电磁感应-极化效应多参数提取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于地球物理勘探领域，为一种航空电磁感应‑极化效应多参数提取方法及系统，包括混合神经网络模型，所述混合神经网络模型包括：空间特征提取模块，用于从航空电磁磁感应强度响应中提取空间特征，空间特征提取模块采用卷积神经网络，在卷积神经网络中引入注意力模块，对提取的空间特征进行全局压缩，捕获通道间的依赖关系，生成注意力权重，所述注意力权重通过点乘与空间特征进行逐元素相乘；时间特征提取模块，用于捕获航空电磁磁感应强度响应的时间依赖性，所述时间特征提取模块采用GRU网络。实现对最大相位角模型的电阻率和时间常数的高效解耦和精准提取。有效提高了双参数反演的准确性和分辨率。

本发明授权一种航空电磁感应-极化效应多参数提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种航空电磁感应-极化效应多参数提取方法，其特征在于，包括： 构建样本集，所述构建样本集包括：根据实际探测区域的地质信息确定地下介质Cole-Cole模型的电阻率和极化率的取值范围，正演计算航空电磁磁感应强度响应作为样本集的输入，将Cole-Cole模型的电阻率和极化率转化为最大相位角模型的电阻率和时间常数，并作为样本集的输出； 构建混合神经网络模型，所述混合神经网络模型包括：空间特征提取模块，用于从输入数据中提取空间特征；时间特征提取模块，用于捕获航空电磁数据的时间依赖性；所述空间特征提取模块采用卷积神经网络，在所述卷积神经网络中引入注意力模块，对提取的空间特征进行全局压缩，捕获通道间的依赖关系，生成注意力权重，所述注意力权重通过点乘与空间特征进行逐元素相乘； 时间特征提取模块，用于捕获航空电磁数据的时间依赖性，时间特征提取模块包括多层GRU网络，逐层捕获数据的深层时序特征；经过一个全连接层输出参数的预测值，预测值通过反归一化和指数还原操作转换回原始数据空间，得到最大相位角模型的电阻率和时间常数； 采用样本集训练混合神经网络模型； 对实际探测区域采集的航空电磁磁感应强度响应输入混合神经网络模型，得到最大相位角模型的电阻率和时间常数。

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