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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法与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：CN120009995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510486641.0，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法与系统是由孙彩堂;刘长胜;王贺冉;邵逸飞;李刚;周逢道设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于地球物理勘探研究领域，具体涉及一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法与系统，包括：将大地电磁相邻采集站在预设时间段内的电磁场时域数据组合形成预设二维时域数据，并构建具有时空特性的大地电磁数据集；设计时空深度神经网络模型；基于构造的大地电磁数据集对建立的时空深度神经网络模型进行训练，并选择最优超参数得到最优的时空深度神经网络模型；采用最优的时空深度神经网络模型对经过处理的实时采集的电磁场时域数据进行缺失数据恢复，解决现有的处理方法导致后期数据处理精度低，解释结果不可靠的问题，本发明实现缺失数据恢复，提高数据的利用率，提高数据解释的可靠性。

本发明授权一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑时空特性的大地电磁缺失数据恢复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将大地电磁相邻采集站在预设时间段内的电磁场时域数据组合形成预设二维时域数据，并构建具有时空特性的大地电磁数据集； S2、设计时空深度神经网络模型，所述时空深度神经网络模型包括：时频变换层、空间关系学习层、时间关系学习层和自注意力机制层，所述时频变换层对输入的预设二维时域数据进行傅里叶变换得到对应的二维频域数据，并将二维频域数据的实部和虚部与预设二维时域数据进行拼接，得到时频联合数据，空间关系学习层和时间关系学习层利用所述时频联合数据进行空间维度和时间维度上的信息融合学习，获取采集站数据之间的时空关系特征；自注意力机制层对采集站数据之间的时空关系特征进行处理，用于降低时空深度神经网络模型梯度爆炸风险； S3、基于步骤S1构造的大地电磁数据集对步骤S2建立的时空深度神经网络模型进行训练，并选择最优超参数得到最优的时空深度神经网络模型，所述最优超参数为采用贝叶斯优化算法选择的最优的时空深度神经网络模型的超参数，超参数包括空间关系学习层核函数个数、时间关系学习层核函数个数和Transformer层数； S4、采用最优的时空深度神经网络模型对经过步骤S1处理的实时采集的电磁场时域数据进行缺失数据恢复。

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