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龙图腾网获悉中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利重磁联合反演方法、装置和电子设备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：CN118483762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410299867.5，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权重磁联合反演方法、装置和电子设备是由王彦飞;白治设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本重磁联合反演方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种重磁联合反演方法、装置和电子设备，涉及地质勘探的技术领域，包括：获取目标地下介质的地表观测数据；利用目标神经网络模型对地表观测数据进行处理，得到目标地下介质的重磁特征数据；目标神经网络模型为基于重力正演模拟约束和磁法正演模拟约束的神经网络模型；将重磁特征数据按照预设维度进行重塑，得到目标地下介质的磁化强度模型和重力密度模型。该方法是依赖数据驱动的人工智能处理技术，基于数据驱动的训练，即可实现从地表观测数据到地下属性分布的准确映射。并且，目标神经网络模型是基于物理原理约束的模型，其对重力和磁场反演问题更加鲁棒，有效地缓解了现有技术中的重磁反演方法存在的反演结果准确性差的技术问题。

本发明授权重磁联合反演方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种重磁联合反演方法，其特征在于，包括： 获取目标地下介质的地表观测数据；其中，所述地表观测数据包括：重力观测数据和磁法观测数据； 利用目标神经网络模型对所述地表观测数据进行处理，得到所述目标地下介质的重磁特征数据；其中，所述目标神经网络模型为基于重力正演模拟约束和磁法正演模拟约束的神经网络模型； 将所述重磁特征数据按照预设维度进行重塑，得到所述目标地下介质的磁化强度模型和重力密度模型；其中，所述磁化强度模型用于表征所述目标地下介质的磁化强度分布，所述重力密度模型用于表征所述目标地下介质的重力密度分布； 其中，所述方法还包括： 获取训练样本集；其中，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个所述训练样本包括：样本地下介质的真实磁化强度模型、真实重力密度模型和对应的样本地表观测数据； 将所述样本地下介质的样本地表观测数据输入初始神经网络模型，并将相应的真实磁化强度模型和真实重力密度模型作为所述样本地表观测数据的标签，得到所述样本地下介质的预测重磁特征数据； 将所述预测重磁特征数据按照预设维度进行重塑，得到所述样本地下介质的预测磁化强度模型和预测重力密度模型； 基于预设数量个训练样本、每个训练样本对应的预测磁化强度模型和预测重力密度模型，计算损失函数的函数值； 基于所述损失函数的函数值训练所述初始神经网络模型，得到所述目标神经网络模型； 其中，所述损失函数表示为：； 其中，表示批处理的训练样本数量，表示第k个训练样本的预测介质模型，，表示预测重力密度模型，表示预测磁化强度模型，表示第k个训练样本的真实介质模型，，表示真实重力密度模型，表示真实磁化强度模型，表示预设正则化参数，表示第k个训练样本中的样本地表观测数据，，表示由重力正演建模的核函数所表征的第一离散化矩阵，表示由磁法正演建模的核函数所表征的第二离散化矩阵。

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