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龍圖騰網獲悉成都理工大學;四川省第四地質大隊申請的專利基于U-net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120234978B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510704917.8，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權基于U-net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法及系統是由張宇;簡楚;徐錚偉;眭超設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于U-net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于U?net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法及系統，涉及重力場數據轉換技術領域，方法包括以下步驟：構建地下模型的地質模型體，并對所述地質模型體進行正演，構建分量數據集；利用所述分量數據集訓練U?net多任務網絡，得到數據轉換模型；將實際重力數據輸入至所述數據轉換模型中，得到轉換后重力數據。本發明不僅可以快速的進行梯度分量轉換，還可以對復雜地質體模型的重力場圖進行預測。足以說明該網絡具有很強的泛化性。

本發明授權基于U-net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于U-net深度神經網絡多任務學習的重力梯度數據位場轉換方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建地下模型的地質模型體，并對所述地質模型體進行正演，構建分量數據集； 利用所述分量數據集訓練U-net多任務網絡，得到數據轉換模型； 將實際重力數據輸入至所述數據轉換模型中，得到轉換后重力數據； 通過正演得到所述分量數據集的方法包括： ， ， ， ， ， 其中，gz表示地質模型體的重力數據，gzz、gxx、gyy表示重力數據的三個分量，G表示萬有引力常數，ρ表示剩余密度，rijk表示觀測點與地質模型體空間中心點的距離，i、j、k表示地質模型體的頂點坐標，xi表示觀察點橫坐標與地下模型橫坐標之差，yj表示觀察點縱坐標與地下模型縱坐標之差，zk表示觀察點深度坐標與地下模型深度坐標之差； 訓練所述U-net多任務網絡的方法包括： 構建所述U-net多任務網絡，所述U-net多任務網絡包括：若干3×3卷積核，若干最大池化層和若干上采樣層； 以重力數據gz為輸入，分量gzz、gxx和gyy為輸出，并以三個分量的拉普拉斯方程作為的物理約束構建損失函數，訓練所述U-net多任務網絡，得到所述數據轉換模型； 所述損失函數為： ， 其中，loss表示損失函數，σ1和σ2表示損失函數的權重，lgzz、lgxx、lgyy表示三個梯度分量對應的標簽損失函數，表示拉普拉斯方程。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都理工大學;四川省第四地質大隊，其通訊地址為：610051 四川省成都市二仙橋東三路一號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。