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申请/专利权人：北京石油化工学院

摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的地震相位拾取方法及系统，包括以下步骤：通过地震检波器获取时间序列数据。将时间序列数据输入至编码模块，使用卷积操作获取数据的浅层特征。将浅层特征输入至半通道卷积模块，对浅层特征的不同部分进行不同的运算处理得到深层特征。将深层特征分别输入至动态卷积模块和通道压缩模块获得高级特征和压缩特征。最后将深层特征、高级特征、压缩特征输入至多特征融合模块，将融合的特征输入至解码模块，最终经过softmax函数得到地震相位拾取结果。本发明能够提高深度学习模型对地震数据全局属性的关注，充分利用了各阶段所提取的特征，不仅优化了对地震数据特征的处理能力，更提升了地震相位拾取的精度。

主权项：1.一种基于多特征融合的地震相位拾取方法，其特征在于，包括以下步骤：通过地震检波器采集地震信号，获取时间序列数据；将所述时间序列数据输入至编码模块，使用卷积操作获取数据的浅层特征；将所述浅层特征输入至半通道卷积模块，对所述浅层特征的不同部分进行不同的运算处理得到深层特征；将所述深层特征分别输入至动态卷积模块和通道压缩模块获得高级特征和压缩特征；将所述深层特征、所述高级特征和所述压缩特征输入至多特征融合模块，获得融合后的特征；将所述融合后的特征输入至解码模块，利用反卷积操作对所述融合后的特征进行处理得到最终的相位拾取结果；将所述浅层特征输入至半通道卷积模块，对所述浅层特征的不同部分进行不同的运算处理得到深层特征的方法包括：将所述浅层特征输入至半通道卷积模块，沿着通道维度将所述浅层特征平均分为四组张量；分别对所述四组张量执行不同的处理操作，其中，对第一组张量依次执行深度可分离卷积、GELU、点卷积操作；对第二组张量依次执行点卷积、GELU、深度可分离卷积操作；对第三组张量依次执行扩展率为5的膨胀卷积、GELU、扩展率为5的膨胀卷积操作；对第四组张量进行恒等映射；将四组张量处理后的特征进行拼接得到深层特征；将四组张量处理后的特征进行拼接得到深层特征的方法包括：x1,x2,x3,x4＝splitxx'1＝DWGELUPWx1x'2＝PWGELUDWx2x'3＝DilatedGELUDilatedx3x'4＝Identityx4x'＝Catx'1,x'2,x'3,x'4，其中，x表示浅层特征；split表示将张量沿通道数分成四组；X1表示第一组张量；X2表示第二组张量；X3表示第三组张量；X4表示第四组张量；DW表示深度可分离卷积；PW表示点卷积；Dilated表示膨胀卷积；GELU表示GELU激活函数；X1′表示处理后的第一组张量、X2′表示处理后的第二组张量、X3′表示处理后的第三组张量、X4′表示处理后的第四组张量、X′表示半通道卷积模块输出的深层特征。

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