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龍圖騰網恭喜中國石油大學(華東)申請的專利一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法及設備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：CN119646638B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510181226.4，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法及設備是由蘇遠大;張雯棋;李盛清;趙岳;鄭凱尹設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法及設備，涉及應用地球物理和石油勘探開發領域，方法包括：將地層參數組合作為頻散數據集的樣本特征；通過數值算法計算頻散方程，求解理論頻散曲線，作為頻散數據集的標簽；構建頻散計算正演模型，糾正頻散數據集中的個別錯誤樣本；使用地層參數組合作為樣本特征，糾正后的頻散數據集作為標簽，更新頻散計算正演模型；提取實測聲波數據頻散曲線；利用頻散計算正演模型獲得初始預測頻散曲線，建立目標函數，基于蛙跳算法迭代，更新出頻散數據擬合最優解；利用擬合出的最優解對地層各向異性成因進行分類。本發明的技術方案克服現有技術中頻散曲線的分類方法計算耗時長、算法穩定性差的問題。

本發明授權一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的地層各向異性成因分類方法，其特征在于，具體包括如下步驟：S1，根據橫向各向同性地層中的偶極彎曲波測井模型以及等效儀器理論進行不同地層參數的靈敏度分析，劃分參數范圍和步長，將地層參數組合作為頻散數據集的樣本特征；S2，通過數值算法計算頻散方程，求解步驟S1得到的每個地層參數組合定義的VTI地層中的偶極彎曲波測井模型的理論頻散曲線，作為頻散數據集的標簽；S3，采用全連接神經網絡模型多層感知機MLP構建頻散計算正演模型，設置數值算法與頻散計算正演模型計算的頻散數據集差值的最大閾值，比較訓練集和測試集的誤差大小，糾正頻散數據集中的個別錯誤樣本；S4，使用步驟S1中的地層參數組合作為樣本特征，步驟S3中糾正后的頻散數據集作為標簽，更新頻散計算正演模型；S5，利用Prony方法或加權頻譜WSS方法提取實測聲波數據頻散曲線，通過基于密度聚類方法標記并提取頻散數據；S6，根據當前地層深度點的已知地層參數以及需要反演的地層參數的范圍，形成不同組地層參數組合，利用步驟S4訓練的頻散計算正演模型獲得初始預測頻散曲線，建立目標函數，基于蛙跳算法迭代，更新出與步驟S5處理后的頻散數據擬合最優解；S7，利用步驟S6擬合出的最優解對地層各向異性成因進行分類。

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”。