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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法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：CN119064995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411111947.X，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法是由王思琳;刘财;宋超;刘洋;赵天硕设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法在说明书摘要公布了：本发明适用于油气地球物理勘探技术领域，提供了基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法，该方法提出只包含体积模量κ、剪切模量μ和密度ρ的地震弹性AVO表达式。使用基于深度学习框架的自动微分算法对新AVO公式进行多参数反演。本方法有效消除了传统方法对储层反演精度的负面影响。此外，本方法显著降低了进行复杂地震模型反演的计算成本，实现了更为高效和经济的AVO分析。本方法的性能卓越，能够精确地模拟出不同地层的弹性参数随入射角改变的变化情况。这不仅提高了AVO反演的精度，还大幅提升了储层识别与评价的可靠性。这种精度的提高，对于提升地震勘探的整体效果，以及在油气资源开发等领域的实际应用中，具有重要的意义。

本发明授权基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习框架的新AVO公式弹性参数自动微分反演方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1：输入不同入射角度的叠前地震角道集；步骤2：建立待反演各弹性参数的初始模型；步骤3：对参数初始模型使用所提出的地震弹性AVO公式进行正演计算得到不同入射角度的合成地震记录；步骤4：使用基于深度学习框架的自动微分方法对待反演的三参数进行反演预测；步骤5：构造含L1正则化及TV正则化约束的损失函数；步骤6：迭代反演，直至达到终止条件；步骤7：利用反演得到的弹性参数进行储层预测；在所述步骤3中，地震弹性AVO表达式推导过程如下：体积模量、剪切模量与纵、横波速度及密度之间的关系表示为： ； ；其中，为纵波速度，为横波速度，为体积模量，为剪切模量，为密度；Gary提出的AVO近似式如下： ；其中，为对应入射角度的反射系数，，，，，，，，，；分别代表上层介质的体积模量、剪切模量、密度、纵波速度、横波速度和入射角度；分别代表下层介质的体积模量、剪切模量、密度、纵波速度、横波速度和入射角度；将上述公式代入，即得到所述的地震弹性AVO近似式： ；合成地震记录通过反射系数与地震子波褶积计算得到，即： ；其中，代表地震记录，为地震子波，为反射系数，为褶积计算。

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