申请号：CN202310960290.3

申请日期：2023.08.02

失效日期：2043.08.01

申请人：东北石油大学三亚海洋油气研究院

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本发明提出一种基于注意力卷积神经网络的全波形反演方法，包括：构建数据集；所述数据集包括第一阶段训练数据集和第二阶段训练数据集；构建卷积神经网络；分别利用所述第一阶段训练数据集和第二阶段训练数据集，对所述卷积神经网络进行训练；基于训练后的所述卷积神经网络获取全波形反演结果。本发明在神经网络训练过程中引入物理约束可降低速度反演对训练数据的依赖，增加了注意力模块能提高对数据的利用效率，改善反演质量，提升智能反演方法的实用性。