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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于神经网络的时移地震预测方法和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：CN116577821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310598241.X，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权基于神经网络的时移地震预测方法和系统是由任梦宇;黄旭日;曹卫平;史云燕;崔晓庆;李浩源;杨冉;杨圣;黎孟承;张海峰设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的时移地震预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的时移地震预测方法和系统，包括：建立非管道区拖缆数据与OBN数据的非线性映射关系，训练神经网络模型，当模型稳定后，利用管道区拖缆数据对OBN管道区数据进行预测，再将预测数据放入OBN数据管道区内，完成OBN数据重建。本发明的优点是：更加准确地对管道区数据进行预测重建，基于重建地震资料的时移地震可以更加有效地对剩余气藏进行监测。提高采收率，达到高效益开发。

本发明授权基于神经网络的时移地震预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的时移地震预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：基于矢量偏移距的数据匹配抽选； 采集拖缆数据和海底节点（OceanBottomNode，OBN）数据，为使两套数据反映相同的地质信息，将叠前拖缆数据和叠前OBN数据分选到CDP（CommonDepthPoint）域，并进行基于矢量偏移距的数据匹配抽选； 步骤二：叠前一致性处理；为消除数据中的非可重复性因素，准确求取油气田的时移地震响应差异，需要对矢量偏移距抽选后的CDP道集进行全局匹配校正； 步骤三：叠后一致性处理；采用基于统计的互均衡化处理方法，通过对叠加地震数据的能量、频率和相位差异进行校正，可以有效地消除非期望差异； 步骤四：构建U-Net神经网络或LeNet神经网络，选取Tanh函数作为激活函数； 步骤五：制作样本集；样本集包括特征和标签，特征为网络输入，标签为期望输出；训练集包括同等数量的特征数据和标签数据；拖缆数据将作为神经网络的输入特征，OBN数据为期望输出的标签；将拖缆与OBN数据抽取为128*128二维矩阵，剔除包含空道的样本； 步骤六：模型训练；将训练集输入U-Net网络，初始化权向量w以及偏置b，计算节点输出与期望输出之间的误差，当收敛，则训练结束，储存各项参数权重； 步骤七：管道区数据重建；抽取拖缆数管道区数据截取为128*128二维矩阵，进行零均值化处理后作为模型输入；将拖缆数据输入步骤六得到的模型，得到期望输出，进行反零均值化处理后将数据放回OBN数据管道区内完成OBN管道区数据重建。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区西南石油大学；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”。