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龍圖騰網恭喜中國地質科學院申請的專利基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪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：CN119395764B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411981289.X，技術領域涉及：G01V1/36；該發明授權基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪方法是由嚴加永;陳昌昕;張輝;劉家豪設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪方法在說明書摘要公布了：本申請涉及地球物理技術領域，具體涉及基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪方法，該方法由處理器執行，該方法由處理器執行，包括：基于深反射隨機介質正演模型及不同頻段地震隨機噪聲，生成訓練集；搭建訓練網絡，對訓練集執行訓練，獲得訓練好的模型參數；對訓練好的模型參數執行遷移學習，執行實際的深反射地震數據隨機噪聲去噪。本申請解決了現有技術中深反射地震數據隨機噪聲去噪的質量不高和實現過程過于復雜且效率較低的問題。

本發明授權基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪方法在權利要求書中公布了：1.基于多尺度特征融合的深反射地震數據隨機噪聲去噪方法，該方法由處理器執行，其特征在于，包括：基于深反射隨機介質正演模型及不同頻段地震隨機噪聲，生成訓練集，具體為：基于地質構造，構建深反射隨機介質正演模型；對深反射隨機介質正演模型執行正演模擬，獲得合成的深反射地震數據；對合成的深反射地震數據執行歸一化，并加入不同頻段地震隨機噪聲，獲得加噪后的深反射地震數據；對加噪后的深反射地震數據執行邊緣補零，執行切割和數據增強，獲得訓練集；搭建訓練網絡，對訓練集執行訓練，獲得訓練好的模型參數，具體為：基于訓練集，配合卷積自編碼器、變分自編碼器以及注意力機制，搭建訓練網絡；基于訓練網絡，構建損失函數，并執行參數更新；具體為：基于卷積自編碼器CAE，構建MSE損失函數；基于變分自編碼器VAE，構建KL散度損失函數；基于訓練網絡，將MSE損失函數和KL散度損失函數結合，形成復合損失函數，該復合損失函數的公式為： ；式中，為原始數據，為重構后的數據，n是訓練集數據量，和分別表示原始和重構后數據的概率分布函數；、為權重，其中： ；將訓練集輸入訓練網絡進行訓練，獲得訓練好的模型參數；對訓練好的模型參數執行遷移學習，執行實際的深反射地震數據隨機噪聲去噪。

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地質科學院，其通訊地址為：100037 北京市西城區百萬莊大街26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”。