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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TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測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：CN116559944B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202310521011.3，技術領域涉及：G01V1/28；該發明授權一種基于TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測方法是由李克文;董明輝;殷若南;朱信源設計研發完成，并于2023-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測方法，通過對原始三維地震數據進行切片，獲取二維地震數據原始圖像，采用卷積神經網絡和Transformer的編碼器結構，對二維地震數據原始圖像進行編碼，得到地震數據編碼特征圖，再將特征圖上采樣到原始地震數據大小，從而實現地震相智能分類。本發明通過利用全卷積神經網絡和Transformer編碼器對地震數據進行特征提取和編碼，使用U?Net上采樣結構將編碼后的特征圖解碼到全像素密度，實現地震相智能識別檢測，改善了人工地震相分類出現的效率低、過度依賴經驗的問題；利用Transformer先天的自注意力機制和U?Net卷積神經網絡對局部細節的感知，TransUNet能夠兼顧局部細節特征和全局特征，能夠有效應用于地震相智能分類，有效提高地震相分類效率和精度。

本發明授權一種基于TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于TransUNet深度學習網絡的地震相智能識別檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：A.采用滑動窗口策略平面化三維樣本集：設置地震數據切片大小，沿三位地震原始數據體的主測線、聯絡側線、SW-NE、NW-SE四個方向劃分出二維地震剖面，在每一條地震剖面上選取滑動窗口，在保證遵循地震相數據空間分布規律的基礎上增加樣本的多樣性，對訓練數據中所有地震原始數據的振幅值進行標準化，使其閾值在-1到1之間，將標簽數據轉換為獨熱編碼以增強其稀疏性；B.構建基于TransUNet的地震相智能判定模型：構建基于TransUNet的地震相智能判定模型，使用三個卷積層作為特征提取器，將得到的地震數據特征圖通過一個可訓練的線性投影映射到一個D維嵌入空間，并為其添加可學習的位置向量，得到一個D維嵌入向量，將嵌入向量輸入到由L層多頭注意力模塊MSA和多層感知器模塊MLP組成的Transformer模塊；C.訓練基于TransUNet的地震相智能判定模型：按照3:7的比例劃分原始地震數據并對模型訓練，采用梯度下降方法進行反向傳播,直到模型收斂，得到最終的網絡模型，使用測試集數據對模型進行測試，計算模型的IoU、準確率Acc，用于衡量模型的具體性能。

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”。