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吉林大学齐祺媛获国家专利权

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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演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:CN121254351B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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:202511760145.6,技术领域涉及:G01V1/28;该发明授权基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演方法是由齐祺媛;马国庆;张盼;黄雯沙;杨焕能设计研发完成,并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演方法在说明书摘要公布了:本发明属于地震勘探技术领域,涉及一种基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演方法,在震源函数波形反演过程中施加横向局域正则化约束来保证反演结果的横向连续性和精度;利用近道短时数据降低反演的非线性和对速度模型的依赖程度,并保证算法的整体计算效率;在全波形反演框架下进行震源函数反演,反演结果理论上具有高精度和高分辨率优势;联合了互相关目标函数和横向局域正则化算法的优势,可在强干扰情况下获得高质量震源函数反演结果,利用临近震源函数间的相互约束增强反演结果的横向连续性,并在较大程度上克服了初始震源依赖性问题。本方法可在地震数据存在强干扰情况下稳健地获得高精度且横向一致性好的震源函数反演结果。

本发明授权基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演方法在权利要求书中公布了:1.一种基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演方法,其特征在于,包括以下步骤: a,野外采集原始地震数据,对采集的原始地震数据进行规则化、去噪、时窗截取预处理; b,预处理后待反演数据进行数据横向局域划分: b1,初始速度模型,利用走时层析成像方法获取反演所用的初始速度模型; b2,横向约束震源函数,根据地表条件一致性与数据质量将地震数据炮集划分为若干局部域,确定基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演的目标函数; 公式1所示目标函数为基于横向局域正则化的强干扰地震数据震源函数反演的目标函数: 其中,σ为目标函数值,s表示待反演震源函数,下角标j表示局域索引,i表示局域内炮号索引,nr为检波点总数,和分别表示近道短时归一化模拟数据和近道短时归一化观测数据,且u和d分别表示近道短时模拟数据和近道短时观测数据,||·||表示L2范数,λ为正则化项的权重系数,fi-1,j为第j个局域内进行第i炮震源函数反演时的横向约束震源函数;当i=1时,fi-1,j为根据局域内高质量炮数据获取的标准震源函数;当i≥2时,其通过公式2来计算: 其中,sk,j表示第j个局域内已反演获得的第k个震源函数; b3,在初始速度模型上,将近道短时观测数据d反传,提取震源位置处对应的反传波场的波形作为初始震源函数,模拟近道短时数据; c,确定加权系数,计算横向局域正则化目标函数值:在当前速度模型上,利用当前震源函数计算模拟数据,选取合适的权系数λ,计算当前迭代的目标函数; d,横向局域正则化波形反演伴随计算,伴随波场计算与震源函数反演梯度计算; 根据公式3计算震源函数反演的伴随源,根据公式4计算震源函数反演的梯度; 其中,A表示伴随源,F表示震源矩阵,上角标T表示转置,L表示波动方程正演算子,其逆L-1表示波动方程反传算子; e,震源函数更新:选择合适的更新步长,对震源函数进行更新; f,判断震源函数更新停止条件,如果满足,则输出震源函数反演结果;如果不满足,则执行步骤d。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学,其通讯地址为:130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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