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龍圖騰網獲悉中國石油大學(華東)申請的專利基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法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：CN114910956B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202210511573.5，技術領域涉及：G01V1/28；該發明授權基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法是由楊繼東;孫加星;黃建平;徐潔;時志文設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法，涉及勘探地球物理技術領域，包括以下步驟：獲取輸入數據；利用輸入數據計算全波場和反射波地震記錄；計算全波場共成像點道集、全波場成像結果和反射波共成像點道集；構建4層卷積神經網絡結構；利用生成的訓練數據集對卷積神經網絡參數進行迭代訓練；在測試數據集上應用訓練好的神經網絡，預測呈現“笑臉”形態的反射波特征；利用自適應相減方法獲得繞射波共成像點道集，將道集疊加獲得繞射波成像剖面。本發明能夠獲得高信噪比的繞射波傾角域共成像點道集和高精度地下小尺度地質體成像剖面，在保證計算效率的同時提高了繞射目標體的成像分辨率。

本發明授權基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法在權利要求書中公布了：1.一種基于共成像點道集的智能化繞射波分離方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：獲取輸入數據；S2：利用輸入數據計算全波場和反射波地震記錄；S3：計算全波場共成像點道集、全波場成像結果和反射波共成像點道集；S4：構建4層卷積神經網絡結構；S5：利用步驟S3生成的訓練數據集對步驟S4構建的卷積神經網絡參數進行迭代訓練；S6：在測試數據集上應用步驟S5訓練好的神經網絡，識別“笑臉”形態的反射波特征；S7：利用自適應相減方法獲得繞射波共成像點道集，將道集疊加獲得繞射波成像剖面；步驟S2中，所述利用輸入數據計算全波場和反射波地震記錄包括，使用包含和不包含散射點的速度模型、震源函數和地震子波，通過求解聲介質波動方程計算全波場和反射波地震記錄，所述聲介質波動方程為： 其中，v為縱波傳播速度，p為壓強，f為震源函數，表示時間二次導數，為拉普拉斯算子；步驟S3中，利用全波場地震記錄和平滑速度模型通過偏移算法計算全波場共成像點道集和全波場成像結果，利用反射波地震記錄和平滑速度模型通過偏移算法計算反射波共成像點道集，所述偏移算法為： 其中，Ix；xs；θ為成像結果，Xr代表檢波點位置，xs為震源位置，x為成像點位置，θ為入射角，pxr；xs；t為壓強記錄，τ為雙程旅行時，Wxr；x；xs；θ為偏移成像加權系數。

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大學(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市黃島區長江西路66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”。