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龙图腾网恭喜中国地质科学院申请的专利基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪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：CN119395764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411981289.X，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪方法是由严加永;陈昌昕;张辉;刘家豪设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪方法在说明书摘要公布了：本申请涉及地球物理技术领域，具体涉及基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪方法，该方法由处理器执行，该方法由处理器执行，包括：基于深反射随机介质正演模型及不同频段地震随机噪声，生成训练集；搭建训练网络，对训练集执行训练，获得训练好的模型参数；对训练好的模型参数执行迁移学习，执行实际的深反射地震数据随机噪声去噪。本申请解决了现有技术中深反射地震数据随机噪声去噪的质量不高和实现过程过于复杂且效率较低的问题。

本发明授权基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征融合的深反射地震数据随机噪声去噪方法，该方法由处理器执行，其特征在于，包括：基于深反射随机介质正演模型及不同频段地震随机噪声，生成训练集，具体为：基于地质构造，构建深反射随机介质正演模型；对深反射随机介质正演模型执行正演模拟，获得合成的深反射地震数据；对合成的深反射地震数据执行归一化，并加入不同频段地震随机噪声，获得加噪后的深反射地震数据；对加噪后的深反射地震数据执行边缘补零，执行切割和数据增强，获得训练集；搭建训练网络，对训练集执行训练，获得训练好的模型参数，具体为：基于训练集，配合卷积自编码器、变分自编码器以及注意力机制，搭建训练网络；基于训练网络，构建损失函数，并执行参数更新；具体为：基于卷积自编码器CAE，构建MSE损失函数；基于变分自编码器VAE，构建KL散度损失函数；基于训练网络，将MSE损失函数和KL散度损失函数结合，形成复合损失函数，该复合损失函数的公式为： ；式中，为原始数据，为重构后的数据，n是训练集数据量，和分别表示原始和重构后数据的概率分布函数；、为权重，其中： ；将训练集输入训练网络进行训练，获得训练好的模型参数；对训练好的模型参数执行迁移学习，执行实际的深反射地震数据随机噪声去噪。

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