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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利反演方法、装置、设备及介质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：CN119105078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310668269.6，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权反演方法、装置、设备及介质是由孙宇航;刘洋;董宏丽设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本反演方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种反演方法、装置、设备及介质，构建可逆神经网络模型和耦合目标函数，并基于待观测区域的弹性参数特征随机生成多组Gassmann流体项弹性参数；通过将所述多组Gassmann流体项弹性参数输入到所述可逆神经网络的正向映射过程，并基于所述耦合目标函数对所述可逆神经网络进行迭代训练，直至所述耦合目标函数收敛，得到训练完成的可逆神经网络模型；将待观测区域的实际地震数据输入至所述训练完成的可逆神经网络模型的反向映射过程，得到所述待观测区域的弹性参数反演结果。本申请的方法可提高反演结果精度。

本发明授权反演方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种反演方法，其特征在于，所述方法包括： 构建可逆神经网络模型，所述可逆神经网络模型包括互补仿射耦合层的正向可逆块和反向可逆块；所述可逆神经网络模型的损失函数包括以地震数据间误差定义的监督损失函数、以弹性参数对应的潜在变量分布与高斯分布间误差定义的第一无监督损失函数和弹性参数分布间误差定义的第二无监督损失函数； 根据设定的各损失函数的权系数，对所述监督损失函数、所述第一无监督损失函数和所述第二无监督损失函数进行耦合，得到耦合目标函数； 基于待观测区域的弹性参数特征随机生成多组Gassmann流体项弹性参数； 通过将所述多组Gassmann流体项弹性参数输入到所述可逆神经网络的正向映射过程，并基于所述耦合目标函数对所述可逆神经网络进行迭代训练，直至所述耦合目标函数收敛，得到训练完成的可逆神经网络模型；其中，所述可逆神经网络模型的正向映射反映弹性参数向地震数据的映射，所述可逆神经网络模型的反向映射反映地震数据向弹性参数的映射； 获取所述待观测区域的实际地震数据，将所述待观测区域的实际地震数据输入至所述训练完成的可逆神经网络模型的反向映射过程，得到所述待观测区域的弹性参数反演结果；其中，在所述可逆神经网络模型的正向映射过程中，所述正向可逆块用于将输入的弹性参数拆分为第一弹性参数与第二弹性参数；基于第一激活函数对所述第一弹性参数进行处理得到第一处理结果；基于第二激活函数对所述第一弹性参数进行处理得到第二处理结果，根据所述第二弹性参数、所述第一处理结果与所述第二处理结果，利用矩阵内积计算和求和计算，输出预测地震数据；以及，基于第三激活函数对所述预测地震数据进行处理得到第三处理结果；基于第四激活函数对所述第二弹性参数进行处理得到第四处理结果，根据所述第一弹性参数、所述第三处理结果与第四处理结果，利用矩阵内积计算和求和计算，输出潜在变量；在所述可逆神经网络模型的反向映射过程中，所述反向可逆块用于基于所述第三激活函数对所述预测地震数据进行处理得到第五处理结果；基于所述第四激活函数对所述预测地震数据进行处理得到第六处理结果，根据所述第五处理结果、第六处理结果与输入的潜在变量，利用矩阵内积计算和做差计算，输出第一弹性参数；以及基于所述第一激活函数与所述第一弹性参数进行处理得到第七处理结果；基于所述第二激活函数与所述第一弹性参数进行处理得到第八处理结果，根据所述第七处理结果、第八处理结果与所述预测地震数据，利用矩阵内积计算和做差计算，输出第二弹性参数，并将所述第一弹性参数与所述第二弹性参数合成输出为预测弹性参数。

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