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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种多任务学习速度模型预测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：CN119395756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411479110.0，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种多任务学习速度模型预测方法是由吴宁;徐海洋;张光耀;李月;王琪宇;田雅男设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务学习速度模型预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多任务学习速度模型预测方法，属于基于井中地震勘探DAS‑VSP数据速度模型预测方法。构建类真实地质结构速度模型集和垂直地震剖面数据集，构建并训练多任务学习网络，利用DAS‑VSP数据实现速度模型预测。本发明优点是有效解决了网络训练过程中样本匮乏的问题，构建编码器‑双解码器架构的多任务学习网络，利用子任务对主任务进行结构约束，增强预测结果的准确性，引入注意力机制以提升DAS‑VSP数据关键特征识别能力。本发明有效克服传统方法对先验信息的依赖，显著提高计算效率及预测精度，为后续成像和解释工提供了更为准确的数据支持，提升了DAS‑VSP技术在油气资源勘探领域的影响力。

本发明授权一种多任务学习速度模型预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多任务学习速度模型预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1、构建类真实地质结构速度模型集和DAS-VSP数据集；1、构建类真实地质结构速度模型集V；速度模型构建过程包括绘制地层曲线和填充速度值，绘制地层结构曲线需利用一次函数和三角函数模拟连续且波动的地层结构；第m层曲线方程可表示如下: 其中aj,Tj,θj,j＝1,2,3为三角函数振幅、周期、相位参数，用于模拟不同情况的地层波动，rm为地层倾斜程度参数，cm为层深度参数：构建水平状速度模型、倾斜状速度模型、波动状速度模型和断层速度模型；按上述速度模型构建方法批量生成p个随机独立的速度模型vi,i∈[1,p]，构成速度模型集V＝{vi|i＝1,2,…p}；2、构建DAS-VSP数据集D，由速度模型正演获得DAS-VSP数据；步骤2、构建并训练多任务学习网络；1、构建多任务学习网络多任务学习网络采用编码器-双解码器架构，主解码器进行速度模型预测主任务，子解码器进行速度模型结构重建子任务；2、训练多任务学习网络；建立训练集，训练完成后的多任务学习网络能够在给定DAS-VSP数据di的情况下预测出速度模型vi；步骤3、DAS-VSP数据进行速度模型预测；主任务解码器输出结果为DAS-VSP数据进行速度模型预测的结果

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