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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-02-26
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118295023A
主分类号：G01V1/30
分类号：G01V1/30;G01V1/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供了一种隧道全波形反演梯度优化方法及系统，本发明针对隧道全波形反演梯度优化的深度神经网络设计与训练策略，首先以计算梯度和当前波速模型共同作为网络输入以预测优化梯度，并将网络预测结果更新当前波速模型后，与真实波速模型计算损失函数以更新梯度优化网络参数，最后结合内部全波形反演迭代与外层模型更新双循环训练，实现了梯度优化算子的构建，有效改善了地全波形反梯度形态与数值。
主权项：1.一种隧道全波形反演梯度优化方法，其特征是，包括以下步骤：构建隧道地震超前地质预报的波速模型，并通过波动方程正演模拟计算相应的正演数据，进而获取初始模型；构建全波形反演梯度优化网络，所述网络以计算梯度和当前波速模型二者为输入，预测梯度为输出；选择全波形反演迭代过程参数，以初始模型为起始进行全波形反演计算，计算观测数据和正演数据误差，获得计算梯度，迭代更新当前波速模型，获得更新后的波速模型，以损失函数计算更新后的波速模型与真实波速模型的误差，以此误差进行梯度回传，以更新梯度优化网络参数，直到满足迭代条件；将更新后的全波形反演梯度优化网络嵌入全波形反演网络中，在全波形反演获得计算梯度后，与当前波速模型共同作为网络输入以预测梯度，更新波速模型，进而继续进行全波形反演梯度迭代，直至满足迭代条件，得到最终反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种隧道全波形反演梯度优化方法及系统
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