基于物理感知协同融合的全波形反演神经网络的构建方法

本发明属于地震勘探和人工智能技术领域，涉及一种基于物理感知协同融合的全波形反演神经网络的构建方法，包括构建所需模型数据，构建全波形反演神经网络，构建损失函数，网络预训练，网络微调与应用。通过U‑Net网络与自适应残差学习模块进行物理特征感知与协同融合，用以解决传统全波形反演依赖合成数据训练与实测数据域不匹配的问题。所设计的预训练策略，不仅能摆脱对大规模合成数据集的依赖，还能通过微调实测数据有效缓解域偏移问题，提升模型泛化能力。自适应残差学习模块，使神经网络能自适应动态优化特征表达，通过物理感知机制协同融合提升反演精度。本发明能在减少人工成本的同时，显著提高速度模型预测的物理一致性和成像可靠性。