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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种新型重力位场向下延拓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：CN115393335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211061959.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种新型重力位场向下延拓方法是由张志厚;李京伦;叶志虎;赵明浩;张天一;杨洋;谭承桉设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型重力位场向下延拓方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新型重力位场向下延拓方法，包括以下步骤：S1：建立D‑Unet网络；S2：采用高平面位场数据一和低平面位场数据一对所述D‑Unet网络进行训练，获得训练好的D‑Unet网络；所述低平面位场数据一为所述高平面位场数据一采用频率域向下延拓后的结果；S3：获取待向下延拓的高平面位场数据二，并采用频率域向下延拓获得所述高平面位场数据二向下延拓后的低平面位场数据二；S4：将所述高平面位场数据二和所述低平面位场数据二制作成标签，共同输入至所述训练好的D‑Unet网络，获得所述高平面位场数据二的最终向下延拓结果。本发明具有更好的有效性、精确性和鲁棒性，能够更快速、准确地获得重力位场向下延拓结果，为地质体的特征分析研究提供技术支持。

本发明授权一种新型重力位场向下延拓方法在权利要求书中公布了：1.一种新型重力位场向下延拓方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立D-Unet网络，所述D-Unet网络通过使用Densenet网络结构代替Unet网络中的特征提取部分建立而成； 所述D-Unet网络由Denseblock、transitionlayer、commonlayer、convolutionallayer、dropoutlayer、upconvolutionallayer组成；所述convolutionallayer的激活函数为ReLU函数，卷积核为3*3；所述upconvolutionallayer的卷积核为2*2； 所述D-Unet网络的输入数据为256*256的数据； 所述输入数据经过一次Denseblock运算后，进行一次3*3的卷积，然后进入到transitionlayer，所述transitionlayer对输入的数据进行一次2*2的最大池化，随后重复上述步骤3次，最终形成32*32*512的数据； 将所述32*32*512的数据进行两次3*3的卷积，并经历一次dropoutlayer； 然后进行以2*2卷积为方法的向上采样和2次3*3卷积，重复三次，并将每次重复的结果与所述denseblock运算后的transitionlayer进行concat连接，最终形成64*64*16的特征数据； 将所述64*64*16的特征数据进行一次3*3的卷积，最终形成64*64*1的特征数据，形成输出； S2：采用高平面位场数据一和低平面位场数据一对所述D-Unet网络进行训练，获得训练好的D-Unet网络；所述低平面位场数据一为所述高平面位场数据一采用频率域向下延拓后的结果； S3：获取待向下延拓的高平面位场数据二，并采用频率域向下延拓获得所述高平面位场数据二向下延拓后的低平面位场数据二； S4：将所述高平面位场数据二和所述低平面位场数据二制作成标签，共同输入至所述训练好的D-Unet网络，获得所述高平面位场数据二的最终向下延拓结果。

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