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龍圖騰網獲悉南方科技大學申請的專利一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115903018B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211276137.0，技術領域涉及：G01V1/28；該發明授權一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法是由陳云鵬;郭震;陳永順;羅彬;譚俊卿;吳曉陽;任鵬飛;蔡巍設計研發完成，并于2022-10-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法，該方法包括獲取原始地震數據；互相關原始地震數據中的背景噪聲，得到走時數據；構建人工神經網絡，基于程函方程構建包含物理約束的損失函數，并將損失函數添加至人工神經網絡；基于訓練數據訓練人工神經網絡，得到初始神經網絡模型；獲取目標區域的目標地震數據，基于初始神經網絡模型處理目標地震數據，得到目標區域的地下速度結構信息。本申請實現了運用物理信息神經網絡結構的思想結合程函成像可以有效避免非線性反演中的迭代過程，并且一次訓練就可以直接獲得期望的地震波速度參數。

本發明授權一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物理信息神經網絡的背景噪聲程函成像方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取原始地震數據，并對所述原始地震數據進行第一預處理； 互相關所述原始地震數據中的背景噪聲，得到至少一組臺站對之間的走時數據； 構建人工神經網絡，基于程函方程構建包含物理約束的損失函數，并將所述損失函數添加至所述人工神經網絡； 對訓練數據進行第二預處理后，基于所述訓練數據訓練所述人工神經網絡，得到初始神經網絡模型，所述訓練數據包括所述原始地震數據和走時數據，所述初始神經網絡模型包括走時神經網絡和速度神經網絡； 獲取目標區域的目標地震數據，基于所述初始神經網絡模型處理所述目標地震數據，得到所述目標區域的地下速度結構信息； 其中，物理約束的計算公式為： 其中，是從震源處產生的地震波在接收點處的走時，是接收點處的地震波相速度，和分別是走時神經網絡和速度神經網絡中的超參數； 損失函數的計算公式為： 其中，是物理約束的權重系數，是觀測走時，為震源點數量，為接收點數量，為從第j個震源處產生的地震波在第i個接收點處的原始走時，為物理約束下從第j個震源處產生的地震波在第i個接收點處的走時，為物理約束下第i個接收點處的地震波相速度，為走時神經網絡的原始超參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南方科技大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區桃源街道學苑大道1088號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。