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龍圖騰網恭喜中國石油大學(華東)申請的專利一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法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：CN115390133B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202210879425.9，技術領域涉及：G01V1/28；該發明授權一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法是由李哲;宋建國;王光宇設計研發完成，并于2022-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法。屬于地震信號處理領域。傳統的曲波域去噪方法通過對曲波系數的幅度進行閾值化來抑制隨機噪聲，而弱信號和隨機噪聲在曲波域具有相同的弱幅度特征，因此難以區分弱地震信號和隨機噪聲。本發明將壓縮采樣應用于含噪地震資料。壓縮采樣后地震有效信號的曲波系數有顯著的振幅降低，而隨機噪聲則沒有。基于此特性設計了一種敏感系數矩陣，它是計算原始系數與采樣后系數的比值，經多次亞采樣分析和離群值剔除后得到的統計疊加矩陣。在曲波域中，通過敏感系數矩陣和L1范數矩陣的約束，使原來的弱信號得到有效的增強，同時敏感系數矩陣中噪聲系數明顯低于有效信號，使得該方法在弱信號增強的同時能夠有效的抑制噪聲。合成和實際地震數據測試都表明本方法在弱地震信號增強方面優于傳統的曲波域方法。該方法與目前的同類技術相比較而言，該方法能夠顯著增強深層弱信號，提高整體信噪比，效果遠超傳統算法，為深層地震數據的弱信號增強和噪聲壓制提供了新的思路。

本發明授權一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于壓縮感知和統計學習的地震弱信號增強方法，其特征在于：對含噪聲的原始地震數據進行曲波正變換，得到原始曲波系數；利用測量矩陣對原始地震資料進行亞采樣，并計算亞采樣后的曲波系數，測量矩陣包括高斯隨機矩陣和局部傅里葉變換矩陣；計算原始曲波系數與亞采樣后曲波系數對應元素的比值，得到比值矩陣；根據統計方法計算比值矩陣的離群值；設置邏輯矩陣其大小等于曲波系數，根據找到的離群值將邏輯矩陣對應位置置1；為消除單次采樣的偶然性，設置亞采樣次數為50-100，將每次得到的邏輯矩陣疊加，迭代后得到敏感系數矩陣；計算與原始資料大小相同的單位矩陣的離散傅里葉變換，得到曲波系數的L1范數矩陣；將得到的敏感系數矩陣及范數矩陣對原始曲波系數進行約束，實施曲波逆變換得到去噪和弱信號增強后的處理結果；該方法具體實施步驟如下：步驟101：選擇地震資料，保存資料道數M和采樣點數N：步驟102：對含噪聲的地震數據進行曲波正變換處理，得到原始曲波系數cj,l,k；實際采集到的地震數據包含有效信號與噪聲，用以下表達式描述地震數據的構成:ft＝ot+nt；其中，ft代表含噪聲地震數據，ot代表無噪聲的原始地震數據，nt代表噪聲；定義母曲波其中，x為空間域因子，j為尺度因子，j＝1,2,…,r；總尺度數r由原始地震數據ft的地震道數M和采樣點數N來確定； 其中，為向上取整運算；的傅里葉變換與傅里葉窗函數Ujω滿足ω為頻率域因子，所有曲波函數通過平移和旋轉得到；引入位移因子序列k＝k1,k2∈Z2，旋轉角度和位置其中，0≤θl2π，l為角度因子，且l＝0,1,…，為向下取整運算，則曲波函數表示為： 式中，旋轉矩陣為： 對于原始地震信號ft，通過曲波正變換得到原始曲波系數cj,l,k； 式中，為ft的傅里葉變換；步驟103：選擇測量矩陣對原始剖面進行亞采樣；如果M＞N，設置測量矩陣G表示高斯隨機矩陣，否則，對進行轉置；得到亞采樣后的地震資料： 步驟104：對亞采樣后的地震剖面曲波正變換得到曲波系數； 步驟105：構建敏感系數矩陣；對亞采樣前曲波系數和亞采樣后系數做比值得到比值矩陣δ； 根據統計方法計算比值矩陣的離群值，離群值定義為比上四分位數75％大1.5個四分位差以上或比下四分位數25％小1.5個四分位差以上的元素；設置δj,l,k為邏輯矩陣，其大小等于曲波系數，根據找到的離群值將δj,l,k對應位置置1，表征通過亞采樣后，曲波系數變換大的曲波系數元素位置；通過多次亞采樣后的曲波系數統計分析獲得敏感系數矩陣；設置亞采樣次數為50-100，將每次得到的邏輯矩陣疊加，迭代后得到敏感系數矩陣σN，其單個元素最大值為N，最小值為0；步驟106：利用敏感系數矩陣和曲波逆變換獲得去噪后的地震剖面；利用敏感系數矩陣重構曲波系數： 其中，E為地震資料的L1范數；對新曲波系數進行曲波逆變換，得到去噪和弱信號增強后的地震資料，曲波逆變換公式如下所示： 最后，通過頻譜圖對比，進行處理結果評價。

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中國石油大學(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市黃島區長江西路66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”。