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龙图腾网获悉福建地震台申请的专利一种基于MFU-Net模型的地震震相拾取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：CN120561750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511062458.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于MFU-Net模型的地震震相拾取方法是由巫立华;张燕明;洪明泉;廖诗荣;张红才设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MFU-Net模型的地震震相拾取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震勘探相关领域，尤其涉及一种基于MFU‑Net模型的地震震相拾取方法。本发明整体设计极大地提高了地震震相拾取的准确性，相比传统的U‑Net模型，MFU‑Net通过优化跳跃连接、加强瓶颈层的关键特征提取能力，并解决数据集不平衡的问题，实现了更精确的P波和S波检测，提高了地震震相拾取的准确性。

本发明授权一种基于MFU-Net模型的地震震相拾取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MFU‑Net模型的地震震相拾取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建包含编码器‑解码器结构的MFU‑Net网络模型，MFU‑Net网络模型是在U‑Net的基础上引入： 多尺度特征融合模块，其嵌入跳跃连接中，用于融合编码器和解码器之间的多级特征； 多头注意力机制，集成于瓶颈层，增强对关键信号区域的感知能力； 加权损失函数，用于解决训练数据中的类别不平衡问题； S2、获取原始地震信号数据，并进行预处理后输入至所述MFU‑Net模型中； S3、通过编码器对输入信号进行逐层下采样，提取多尺度特征； S4、在瓶颈层应用多头注意力机制，计算查询、键和值之间的相关性，生成注意力权重，强化关键震相区域的表示，所述多头注意力机制的具体实现过程包括： S41、通过独立的线性变换计算查询Q、键K和值V，形式上表示为： ； ； ； 其中X是输入特征序列，、、是第 h 个头的投影矩阵； S42、对于每个线性变换后的组 Qi、Ki和 Vi，执行缩放的点积注意力操作如下： 计算Qi 和Ki之间的点积以获得原始相似性分数，并且将这些分数缩放一个因子 1dk，其中 dk表示 Ki的维度； 应用可选的掩码Mask操作后，通过SoftMax函数对分数进行归一化以生成注意力权重； 将注意力权重与Vi相乘，产生第 i 个注意力头的输出，缩放的点积注意力表示为： ； S43、将所有注意力头的输出连接起来，并通过一个线性变换将组合后的特征投影到所需的输出维度，从而产生多头注意力机制的最终输出； S5、解码器通过转置卷积操作逐步恢复分辨率，并利用MFFM模块融合来自编码器的多尺度特征； S6、最终输出层采用SoftMax分类器进行三分类预测，分别对应P波、S波和噪声； S7、使用加权损失函数对模型进行训练，其中类别权重与各类样本频率成反比，以缓解P波和S波样本稀缺带来的训练偏差，所述加权损失函数的具体实现过程包括： S71、定义类别集合C，对集合中每个类别c，即，设置其权重与类别频率成反比； S72、为P波、S波分配更高权重，解决样本不平衡问题，在损失函数中引入了一个类别加权损失函数： ，； 其中表示类别集合，表示损失函数，N表示样本的总数，表示P波类别，表示S波类别，表示噪音类别，是类别的权重，与类别频率成反比，P波和S波在损失计算中被赋予高权重，噪声赋予低权重，和分别是样本i类别c的真实标签和预测概率。

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福建地震台，其通讯地址为：350000 福建省福州市鼓楼区华林路203号；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”。