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龍圖騰網獲悉中國石油天然氣股份有限公司申請的專利一種利用深度學習進行散射波成像的方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114442163B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011209057.4，技術領域涉及：G01V1/34；該發明授權一種利用深度學習進行散射波成像的方法及系統是由張才;曾慶才;徐基祥;胡英;崔興福;王春明;崔棟;劉衛東設計研發完成，并于2020-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種利用深度學習進行散射波成像的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種利用深度學習進行散射波成像的方法及系統，通過獲取成像數據，從成像數據中提取原始散射成像數據；建立深度學習神經網絡模型；通過正演模擬和偏移成像，得到用于訓練深度學習神經網絡模型的訓練樣本；利用所述訓練樣本訓練深度學習神經網絡模型，進行輸入數據到輸出數據的映射，其中，輸入數據包含反射及散射波的成像數據，輸出數據為散射波成像數據；利用訓練完成的深度學習神經網絡模型處理實際成像數據，得到散射成像數據；將散射成像數據乘以比例系數，并與原始散射成像數據相加，得到散射波成像結果，實現了從成像數據中直接提取散射成像，自動化程度高并且有效提高了散射成像精度和效率，為地震勘探提供有力的數據支持。

本發明授權一種利用深度學習進行散射波成像的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種利用深度學習進行散射波成像的方法，其特征在于，該方法包括： 獲取成像數據，從所述成像數據中提取原始散射成像數據； 建立深度學習神經網絡模型； 通過正演模擬和偏移成像，得到用于訓練深度學習神經網絡模型的訓練樣本； 利用所述訓練樣本訓練深度學習神經網絡模型，進行輸入數據到輸出數據的映射，其中，輸入數據包含反射及散射波的成像數據，輸出數據為散射波成像數據； 利用訓練完成的深度學習神經網絡模型處理實際成像數據，得到散射成像數據； 將散射成像數據乘以比例系數，并與原始散射成像數據相加，得到散射波成像結果； 其中，通過正演模擬和偏移成像，得到用于訓練深度學習神經網絡模型的訓練樣本，包括： 制作散射波反射系數模型及反射波反射系數模型； 將所述散射波反射系數模型及反射波反射系數模型相加，得到總反射系數模型； 設定背景速度場； 根據所述散射波反射系數模型和背景速度場，利用波動方程波恩近似正演模擬方法進行處理得到第一散射波疊前模擬記錄； 根據所述總反射系數模型和背景速度場，利用波動方程波恩近似正演模擬方法進行處理得到第二散射波疊前模擬記錄； 根據所述第一散射波疊前模擬記錄和背景速度場，進行偏移成像得到散射波成像數據； 根據所述第二散射波疊前模擬記錄和背景速度場，進行偏移成像得到包含反射和散射波的成像數據； 根據散射波成像數據以及包含反射和散射波的成像數據，生成用于訓練深度學習神經網絡模型的訓練樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國石油天然氣股份有限公司，其通訊地址為：100007 北京市東城區東直門北大街9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。