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龙图腾网获悉山东正元建设工程有限责任公司申请的专利基于人工智能的勘探数据异常检测方法及装置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：CN120802392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511254608.1，技术领域涉及：G01V20/00；该发明授权基于人工智能的勘探数据异常检测方法及装置是由孙代聚;李亮亮;李君平;谢吉勤;徐强;张洪飞;翁广东;李永彪;王秋勇设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的勘探数据异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的勘探数据异常检测方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过信息熵驱动的自适应频段划分，让频段范围随数据复杂度动态调整，彻底摆脱固定频带对非稳态测井信号的束缚。进一步的，通过归一化测井值保留高频动态特征，通过窗口统计量补充全局信息，结合跨通道相关性有效利用关联通道的协同信息，并利用频段能量向量进行特征融合，使高频异常特征在融合后仍保持显著辨识度，不被低频背景或统计特征压制。综上，模型能精准区分易混淆异常，提高异常识别精度。

本发明授权基于人工智能的勘探数据异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的勘探数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标勘探层段的地层物理响应，记录所述地层物理响应的深度坐标、仪器状态及环境参数，生成所述目标勘探层段的原始勘探数据； 根据所述原始勘探数据的信息熵，确定所述原始勘探数据的自适应频段能量比；基于所述自适应频段能量比，确定所述原始勘探数据包含的频段能量向量；所述频段能量向量包含低频向量、中频向量、高频向量； 基于所述原始勘探数据的归一化测井值和窗口统计量，对所述原始勘探数据构建基础特征矩阵；根据所述基础特征矩阵的跨通道相关性，利用所述频段能量向量对所述基础特征矩阵进行跨通道特征融合，生成所述原始勘探数据的融合特征； 将所述融合特征作为待测特征输入至预先构建的人工智能模型中，通过所述人工智能模型对所述待测特征进行异常识别，确定所述目标勘探层段对应的异常识别结果； 基于所述异常识别结果，确定所述目标勘探层段所属的异常类别； 其中，根据所述频段能量向量，以及，所述基础特征矩阵的跨通道相关性，对所述基础特征矩阵进行跨通道特征融合，生成所述原始勘探数据的融合特征的步骤，包括： 计算所述基础特征矩阵的跨通道相关性系数矩阵，以及，构造所述频段能量向量的对角矩阵； 利用所述对角矩阵对所述跨通道相关性系数矩阵进行通道加权，生成跨通道特征融合矩阵； 对所述原始勘探数据的频域特征进行选择性滤波，将选择性滤波后的所述原始勘探数据与所述跨通道特征融合矩阵叠加，生成所述原始勘探数据的融合特征，特征融合后的待测特征； 其中，将所述融合特征作为待测特征输入至预先构建的人工智能模型中，通过所述人工智能模型对所述待测特征进行异常识别，确定所述目标勘探层段对应的异常识别结果的步骤，包括： 基于预设的特征通道注意力机制，对所述待测特征进行自适应特征选择，确定所述待测特征的注意力输出特征矩阵； 对所述注意力输出特征矩阵分别进行短周期特征提取和长周期特征提取，并对短周期特征提取和长周期特征提取的特征进行门控残差连接，生成双通路残差输出特征矩阵； 基于所述频段能量向量对所述双通路残差输出特征矩阵进行频段调制处理，生成频域调制特征矩阵； 对所述频域调制特征矩阵进行注意力门控概率转换，确定所述待测特征对应的异常概率分布； 根据所述异常概率分布，确定所述待测特征对应的异常识别结果； 其中，基于预设的特征通道注意力机制，对所述待测特征进行自适应特征选择，确定所述待测特征的注意力输出特征矩阵的步骤，包括： 将所述待测特征输入至单隐藏层感知机中，基于所述单隐藏层感知机关于隐藏层的权重矩阵，对所述待测特征进行线性激活处理； 对线性激活处理的所述待测特征进行特征通道归一化，生成所述待测特征对应的注意力权重矩阵； 利用所述注意力权重矩阵对所述待测特征进行自适应加权，生成所述待测特征对应的注意力输出特征矩阵。

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山东正元建设工程有限责任公司，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区山师东路14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”。

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