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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种随钻测井横波速度处理方法、装置、设备和存储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：CN119199998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411723638.8，技术领域涉及：G01V1/48；该发明授权一种随钻测井横波速度处理方法、装置、设备和存储介质是由苏远大;郑凯尹;李盛清;唐晓明;庄春喜;古希浩;饶博;王文浩;陈声远设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种随钻测井横波速度处理方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及应用地球物理技术领域，具体涉及一种随钻测井横波速度处理方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：划分参数范围和步长，确定地层参数组合，并作为数据集样本特征；根据求得的数据集样本标签构建出频散数据集；对频散数据集进行数据清洗，校正数据集中的错误样本；建立神经网络，训练频散数据集，并验证模型可行性；通过联合反演方法建立反演目标函数，采用低频段反演横波速度，高频段反演泥浆速度；加入最优化方法，降低反演中的正演计算次数，提高反演效率；将当前深度点替换为下一个深度点，并返回执行优化方法，直到完成全深度段的横波速度处理。本发明实现随钻测井下的快速频散的校正，提高计算效率、节约计算成本。

本发明授权一种随钻测井横波速度处理方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种随钻测井横波速度处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、根据随钻测井下不同参数对四极横波频散的灵敏度分析情况，划分参数范围和步长，确定地层参数组合，并作为数据集样本特征；步骤S2、通过所述数据集样本的数值求解频散方程，求得地层参数组合所对应的频散曲线作为数据集样本标签，从而构建出频散数据集；步骤S3、对所述频散数据集进行数据清洗，校正数据集中的错误样本；步骤S4、建立神经网络，在步骤S3得到的频散数据集上进行训练，得到能够快速频散正演的神经网络模型，对模型进行预测误差分析和泛化性分析，验证模型可行性；步骤S5、根据步骤S4所训练的神经网络正演模型获得对应地层参数下的理论频散曲线；通过联合反演方法建立反演目标函数，采用低频段反演横波速度，高频段反演泥浆速度作为反演对象；计算得到理论频散曲线与地层频散数据间的拟合残差；步骤S6、在步骤S5求取拟合残差最小值过程中，采用最优化方法替换插值反演方法，降低反演中的正演计算次数，提高反演效率；步骤S7、将当前深度点替换为下一个深度点，并返回步骤S6执行优化方法，直到完成全深度段的横波速度处理；所述步骤S4根据网格优化方法，确定神经网络的最优结构；对建立的神经网络模型进行训练，训练中采用均方误差损失对模型训练进程进行分析；对训练后模型采用平均相对误差用以预测误差进行分析；所述神经网络计算公式为： ，其中，vpred为网络模型预测的频散曲线；为非线性激活函数；wi、bi分别代表每个连接层间的权重和偏差；为输入的样本特征值；所述均方误差损失计算公式为： ，其中，vtheory为数值模拟的频散曲线标签；vpred为网络模型预测的频散曲线；i、j表示第i组频散曲线上的第j个点；N为数据集个数；所述平均相对误差计算公式为： ，其中，vpred为网络模型预测的频散曲线；vtheory为数值模拟的频散曲线标签；N1为频率计算个数；Ω为频率计算范围；为角频率；所述步骤S5基于横波速度和泥浆速度在不同频段下的灵敏度特点，将纳入横波速度的反演函数，提升了频散拟合效果，建立反演目标函数E： ，其中，为低频段，为高频段；和分别为低频段和高频段的地层频散数据；为权重因子；为角频率；d为积分中的求导符号。

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