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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制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：CN120178345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510653815.8，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制法是由祝浩馨;孙章庆;韩复兴;胡斌;刘明忱;高正辉;王雪秋设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制法在说明书摘要公布了：本发明属于地球物理勘探技术领域，涉及一种基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制法，包括数据预处理环节：原始数据加密与规则化；Shearlet去噪与重建；稀疏约束反褶积；迭代中压制多次波的环节：初始化尾波首次迭代；奇数与偶数次迭代求尾波；在偶数次迭代中进行基于贝叶斯原理的信噪分离，得到压制噪声的偶数次项尾波之和。本发明通过优化的预处理流程获得更高质量输入数据和进行更抗噪的Marchenko迭代过程，在不需要任何模型信息与预测相减的情况下有效地将实测陆地数据中的多次波信号压制，为后续的成像和解释奠定了良好的基础，提升了油气资源勘探的准确性，节省了更多人工判断虚假层位所消耗的成本。

本发明授权基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的陆地实测数据Marchenko多次波压制法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，提取三维地震数据并进行规则化处理，得到原始数据； 步骤2，根据压缩感知理论，对步骤1获得的原始数据进行Shearlet变换： （1） 其中，表示Shearlet变换，为变换后的Shearlet系数； 先构建Shearlet基函数： （2） 其中，为尺度矩阵，为剪切矩阵，为尺度参数，为剪切参数，为平移参数，尺度矩阵与剪切矩阵由以下形式定义： （3） 再对步骤1获得的原始数据进行Shearlet变换： （4） 步骤3，在Shearlet域中进行去噪处理，由公式（5）得到去噪后数据： （5） 其中，为观测到的待去噪原始地震数据，为稀疏表达矩阵，表示的一范数，表示误差阈值，为求解上述去噪问题的解，表示解估计值，表示去噪后数据； 步骤4，在Shearlet域中进行重建，获得多次波去除环节的输入地震记录；具体为，将去噪后数据的缺失部分进行插值，获得高密度采样的无缺失地震数据，在Shearlet域进行地震数据稀疏重构，实现将缺失地震道的插值重建的问题转化为以下L1范数最小化问题，由公式（7）得到重建后数据： （7） 其中，表示Shearlet逆算子，为合成插值算子，为拉格朗日乘数，表示目标特征向量，表示正则化解，表示重建后数据； 步骤5，对步骤4所得重建后数据进行稀疏约束反褶积，得到输入反射响应，具体为，优化子波估计以满足Marchenko多次波消除的假设同时，获得Marchenko多次波去除输入的高分辨率脉冲响应，稀疏约束反褶积模型表示为： （8） 其中，表示地震道，为子波褶积矩阵，是反射系数序列，代表噪声项； 在Shearlet域采用迭代软阈值算法求解公式（9），经过Shearlet逆变换算子作用求出的最终Shearlet域反射系数对应的时间域反射系数： （9） 其中，表示求解得到的Shearlet域反射系数，是子波算子，表示噪声水平； 步骤6，利用步骤4与步骤5获得的输入地震记录和输入反射响应进行Marchenko多次波去除，再进行子波求解，求解子波后的最终压制多次波形式表示为： （10） 其中，为包含多次波的原始反射响应，为求出的子波的偶数项之和，表示一个能量与多次波能量相同极性相反的逆散射项，经过与加和将中的多次波压制，得到不含多次波的反射响应； 步骤7，通过迭代计算求解尾波，其角标表示迭代更新的次数，初始化尾波首次迭代： （17） 其中，表示时间，表示初至波最短双程走时，表示一个极小的光滑窗函数量，表示当前接收器位置，表示当前炮点位置； 步骤8，奇数次迭代，奇数次的尾波迭代遵循以下公式： （18） 其中，表示震源在位置激发时的接收点坐标，为被积时间变量； 步骤9，偶数次迭代，尾波计算遵循以下公式，在偶数次项的迭代求解过程中引入基于贝叶斯原理的信噪分离算法，得到偶数次项尾波之和； （19） 其中，表示被积分时间变量； 步骤10，将步骤9求得的偶数次项尾波之和带入到步骤6，最终得到不含层间多次波的数据。

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