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龙图腾网恭喜中铁西南科学研究院有限公司申请的专利融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质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：CN119620208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510167870.6，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质是由林元铖;周斌;奉建军;温晓凯;卢松;杜云超;汪旭;王新宇;赵峰;杨龙强;杨昱衡设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质，涉及地质雷达智能数据解译技术领域，该方法包括：获取待测区域内地质雷达的探测数据，并将探测数据输入至解译模型中进行处理，得到电磁波在待测区域内的地下介质中的第一速度数据，探测数据包括a‑scan数据；利用第一速度数据和待测区域的历史地震数据，计算得到第一速度数据和历史地震数据中各个数据间的相关系数；基于各个相关系数，将第一速度数据和历史地震数据中的各个数据进行多源融合处理，并将多源融合结果确定为目标传播速度；通过多个数据的多源融合处理可以使最终得到的电磁波的传播速度更加精准，为现场施工等提供参考。

本发明授权融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法，其特征在于，包括以下具体步骤：构建基于深度学习的初始模型，所述初始模型的输入为地质雷达的a-scan数据，初始模型的输出为电磁波传播速度；利用预置的训练样本对初始模型进行训练，直到所述初始模型达到预设训练结束条件，将达到训练结束条件的所述初始模型确定为解译模型；获取待测区域内地质雷达的探测数据，并将所述探测数据输入至所述解译模型中进行处理，得到电磁波在待测区域内的地下介质中的第一速度数据，所述探测数据包括a-scan数据；利用所述第一速度数据和待测区域的历史地震数据，计算得到所述第一速度数据和所述历史地震数据中各个数据间的相关系数；基于各个所述相关系数，将所述第一速度数据和历史地震数据中的各个数据进行多源融合处理，并将多源融合结果确定为目标传播速度；所述解译模型通过以下方式得到：获取地质雷达的仿真数据，所述仿真数据包括a-scan数据、地质仿真模型数据和仿真速度数据，并向所述a-scan数据中加入预置噪声，将加入预置噪声的仿真数据确定为训练样本；将所述训练样本中的a-scan数据输入至初始模型中进行处理得到预测速度，基于a-scan数据对应的所述预测速度和对应的所述仿真速度数据计算得到初始模型的损失函数；若所述损失函数不超过阈值或训练次数达到最大迭代次数，将所述初始模型确定为解译模型，所述预设训练结束条件为损失函数不超过阈值或训练次数达到最大迭代次数；所述相关系数具体为： 式中，θ表示历史地震数据中第n个数据与第一速度数据之间的相关系数，Nx，y，z表示第一速度数据在预置空间直角坐标系中坐标x，y，z处的数值，mnx，y，z表示历史地震数据中第n个数据在预置空间直角坐标系中坐标x，y，z处的数值；所述历史地震数据中各个数据的指数权重分别对应的损失值，具体为： 式中，μk表示历史地震数据中第k个数据的指数权重对应的损失值，mi表示指数权重进行第i次迭代更新后的融合结果，yi表示第一速度数据对应的仿真速度数据，n表示最大迭代次数；所述利用历史地震数据中各个数据的损失值重新计算对应的指数权重，具体为： 式中，ω表示重新计算的指数权重，ωa表示进行更新前的指数权重，α表示解译模型的学习率，μ表示当前迭代次数中指数权重对应的损失值。

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