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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深度卷积神经网络的多次波自适应压制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：CN114966859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202110188606.2，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法是由秦宁;杨晓东;梁鸿贤;王磊;程远峰;毕丽飞;王蓬;李钟晓;马季设计研发完成，并于2021-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法，包括：步骤1：根据地震数据设置变量初始值；步骤2：构建深度卷积神经网络；步骤3：将原始地震数据和预测多次波划分为多个数据窗口，对深度卷积神经网络进行训练；步骤4：利用训练好的深度卷积神经网络计算单个窗口的估计多次波；步骤5：将估计多次波从原始数据中直接减去得到多次波压制结果；步骤6：将所有数据窗口的多次波压制结果加权融合，得到最终的多次波压制结果。该方法利用深度卷积神经网络将多次波自适应相减归结为一个非线性回归问题，能更好的消除预测多次波和真实多次波之间的复杂差异，在保护一次波的同时，有效减少残余多次波。

本发明授权基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法，其特征在于，该基于深度卷积神经网络的多次波自适应压制方法包括：步骤1：根据地震数据设置变量初始值；步骤2：构建深度卷积神经网络；步骤3：将原始地震数据和预测多次波划分为多个数据窗口，对深度卷积神经网络进行训练；步骤4：利用训练好的深度卷积神经网络计算单个窗口的估计多次波；步骤5：将估计多次波从原始数据中直接减去得到多次波压制结果；步骤6：将所有数据窗口的多次波压制结果加权融合，得到最终的多次波压制结果；在步骤1中，设置变量初始值，需要设置的初始值变量包括2D数据窗口大小n×n，2D卷积核大小m×m，深度卷积神经网络下采样的层数N，第一个下采样中卷积核个数P，迭代轮次M，训练样本的批处理大小S，初始学习率l；在步骤2中，构建深度卷积神经网络，分为下采样和上采样计算两个步骤；下采样计算包含的基本计算为卷积计算、批归一化计算、非线性激活函数ReLumax0,x计算、最大池化计算，x为输入元素；在下采样计算步骤之后，以及上采样计算步骤之前，有两个连续的计算序列，每一个计算序列包含卷积计算、批归一化计算和非线性激活函数ReLu计算；上采样计算包含的基本计算为上卷积计算、卷积计算、批归一化计算、非线性激活函数ReLu计算；在步骤2中，深度卷积神经网络将上卷积计算步骤后的输出数据与对称下采样计算步骤后的输出数据进行连接，连接后的数据作为下采样卷积计算的输入；另外，深度卷积神经网络最后一层包含卷积计算、批归一化计算和非线性计算x表示非线性计算中的自变量，经过非线性计算Tanh后输出数据。

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：257000 山东省东营市东营区济南路125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”。