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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种用于全波形反演的多尺度傅里叶神经算子模型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：CN119310625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411803009.6，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种用于全波形反演的多尺度傅里叶神经算子模型是由赵存吉;宋弢;翟楚楚;赵培之设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于全波形反演的多尺度傅里叶神经算子模型在说明书摘要公布了：本发明属于地震反演技术领域，特别涉及一种用于全波形反演的多尺度傅里叶神经算子模型。该模型中的编码器部分提取各种尺度的特征，对地震数据进行详细分析，并保留从细粒度到粗粒度的关键空间和频域信息；解码器部分在编码过程中压缩和转换的信息，以重建速度模型，解码器确保从多尺度处理中恢复复杂的地质细节；特征融合部分将相应尺度的特征通过跳跃连接进行合并，采用密集跳跃连接来促进不同尺度之间的特征共享和集成，跳跃连接能够有效地桥接编码器和解码器之间的特征图，从而缩小不同尺度之间的语义差距。该模型能够解决地震反演过程中的频域信息不平衡和时空对应性弱的问题。

本发明授权一种用于全波形反演的多尺度傅里叶神经算子模型在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度傅里叶神经算子模型的全波形反演方法，其特征在于，该模型的名称为MSFNO，包括以下几个部分：编码器部分：利用Fourier层或U-Fourier层和最大池化层提取各种尺度的特征，对地震数据进行详细分析，并保留从细粒度到粗粒度的关键空间和频域信息；解码器部分：在编码过程中压缩和转换信息，以重建速度模型，解码器结合了多层Fourier层或U-Fourier层和上采样操作，确保从多尺度处理中恢复复杂的地质细节；特征融合部分：编码器中相应尺度的特征通过跳跃连接进行合并，采用密集跳跃连接来促进不同尺度之间的特征共享和集成，跳跃连接包含额外的Fourier或U-Fourier层，能够有效地桥接编码器和解码器之间的特征图，从而缩小不同尺度之间的语义差距；MSFNO模型的编码器部分将空间位置信息通过三角函数编码到输入中，用u表示地震数据，其中x表示水平位置，y表示垂直位置，c代表速度图，是最终模型的输出，FWI被定义为学习映射，Q代表MSFNO模型学习的映射关系， MSFNO模型的输入数据使用X表示，X＝u，sinx，siny，cosx，cosy；MSFNO模型对输入的数据进行预处理，预处理的表示如下， 这里，输出中的每个元素都是来自输入张量X的六个时间元素块的平均值，每个空间位置由索引j，k表示，j和k为空间维度的索引，用于确定特征图中的具体位置，Xm，j，k表示第m个特征图位于j，k处的元素，该公式表示平均池化操作，表示执行平均池化以后被压缩的特征。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。