西安交通大学高照奇获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统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：CN116047588B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310034534.5，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统是由高照奇;杨淋森;高静怀;王建花;杨涛;李闯;李振;王清振;孙文博;王艳冬;丁继才设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统，将估计的浅层地震子波和实际测井反射系数序列通过褶积模型合成测井位置处的地震记录道；基于非平稳地震记录与得到的测井位置处的合成地震记录道，构建考虑地震记录时空特性的数据集；针对非平稳地震资料衰减补偿设计时空神经网络结构；基于构造的数据集对建立的时空神经网络结构进行网络训练，确定时空神经网络的最优参数集；基于训练好的时空神经网络结构及最优参数集，将非平稳地震道映射为平稳地震道，得到网络估计的二维平稳地震数据。本发明考虑了地震数据的时空结构特性，通过训练时空神经网络，实现非平稳地震资料的衰减补偿，从而提高深层地震资料的纵向分辨率。
本发明授权基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集非平稳叠后反射地震数据，通过统计的方法估计浅层地震子波；将估计的浅层地震子波和实际测井反射系数序列通过褶积模型合成测井位置处的平稳地震记录道； S2、基于非平稳地震记录与步骤S1得到的测井位置处的平稳合成地震记录道，构建考虑地震记录时空特性的数据集； S3、针对非平稳地震资料衰减补偿设计时空神经网络结构； S4、基于步骤S2构造的数据集对步骤S3建立的时空神经网络结构进行网络训练，确定时空神经网络的最优参数集； S5、基于步骤S4训练好的时空神经网络结构及最优参数集，将非平稳地震道映射为平稳地震道，得到网络估计的二维平稳地震数据。
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