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龙图腾网恭喜中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院申请的专利基于卷积神经网络的地震初至拾取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114428332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011017132.7，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权基于卷积神经网络的地震初至拾取方法是由孙剑;丛龙水;苗永康;杨澎涛;范永合;贾立辉;董涛设计研发完成，并于2020-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的地震初至拾取方法在说明书摘要公布了：本发明针对叠前时间域地震资料的初至拾取不准确、需要反复人工调参等问题公开了一种基于卷积神经网络的地震初至拾取方法。其包括：对地震资料做预处理；使用卷积网络提取地震信号的高维特征；使用反卷积网络生成初至“到达前与到达后”的分布区域；确定地震初至时间。本发明通过卷积神经网络能够自动分析初至到达时间，可提高初至拾取精度和智能程度。很好的解决了现有技术采用基于长短时窗能量比方法做改进，不仅在对中低信噪比条件下的初至拾取偏差大，而且需要人工调优多种参数，试错成本高等问题。

本发明授权基于卷积神经网络的地震初至拾取方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的地震初至拾取方法，其特征在于，包括：步骤101，对地震资料做预处理；步骤102，使用卷积网络提取地震信号的高维特征；步骤103，使用反卷积网络生成初至“到达前与到达后”的分布区域；步骤104，确定地震初至时间；所述对地震资料做预处理包括：切分地震记录文件、归一化地震信号属性；所述切分地震记录文件是指根据道头标记，地震记录文件切分为单炮记录，以单炮记录为粒度，对卷积网络和反卷积网络做训练和预测；设单炮记录的第j道，第i个采样点的振幅值为Ai,j，那么所述地震信号属性包括：Ai,j、|Ai,j|、Ai,j2、Ai,j-Ai-1,j、Ai,j2-Ai-1,jAi+1,j；所述归一化是指在单炮记录范围内，将所有采样点的地震信号属性进行标准化或归一化，形成单炮记录的地震信号属性矩阵；所述卷积网络是指顺序连接或者跳跃连接多个卷积模块组成堆叠深层卷积网络；每个卷积模块包含一个或者多个卷积、池化、激活函数、随机失活、组标准化层；卷积网络的输入是单炮记录的归一化地震信号属性矩阵；所述高维特征是指单通道特征矩阵经过卷积网络的非线性计算，得到多通道的特征矩阵；所述反卷积网络是指顺序连接或者跳跃连接多个反卷积模块组成堆叠深层反卷积网络；每个反卷积模块包含一个或者多个反卷积、激活函数、随机失活层；最后一个反卷积模块采用softmax二分类激活函数，反卷积网络的输出是单炮记录的0-1分类矩阵；所述单炮记录的0-1分类矩阵是指单炮记录的每个采样点都通过反卷积网络计算得到0或1的分类结果；其中，0代表初至到达前，1代表初至到达后；所述初至“到达前与到达后”的分布区域是指反卷积网络输出的0-1分类矩阵中，所有分类为0的采样点集合组成的初至到达前区域，所有分类为1的采样点集合组成的初至到达后区域；所述卷积网络和反卷积网络通过下述方式训练得到：初始化卷积网络的卷积核参数和反卷积网络的反卷积核参数，将一个归一化地震信号属性矩阵，或者多个具有相同行和列的归一化地震信号属性矩阵，输入卷积网络和反卷积网络输出0-1分类矩阵；通过交叉熵损失函数量化预测的初至“到达前与到达后”的分布区域与人工标记的分布区域差异，并更新卷积网络的卷积核参数和反卷积网络的反卷积核参数，直至交叉熵损失函数计算的差异值收敛到一个较小的值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。