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龙图腾网获悉鄂尔多斯市昊华精煤有限责任公司申请的专利基于随钻声波前视的近钻头地层探测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：CN120908882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511449597.2，技术领域涉及：G01V1/50；该发明授权基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法是由崔建廷;白武;胡昆鹏;王志乾;李光柱;任丽芳;王品设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法，属于地层探测技术领域，包括：S1、获取钻进过程中钻头破岩产生的随钻声波信号，对所述随钻声波信号进行时频分析，并结合理论分析确定随钻声波震源特征；S2、对所述随钻声波信号进行独立成分分析，与集合经验模态分解CEEMD及小波变换相结合，从复杂背景噪声中识别出有效随钻声波信号；S3、建立包含岩性分界面、断层破碎带、溶洞和富水地层的不良地质体地球物理模型，采用时域有限差分数值模拟方法，得到随钻声波在所述模型中的传播规律及特征参数。通过多算法协同处理，从复杂背景噪声中提取高信噪比、特征明显的随钻声波信号，提高了信号处理的可靠性和精度。

本发明授权基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法在权利要求书中公布了：1.基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取钻进过程中钻头破岩产生的随钻声波信号，对所述随钻声波信号进行时频分析，并结合理论分析确定随钻声波震源特征； S2、对所述随钻声波信号进行独立成分分析，与集合经验模态分解CEEMD及小波变换相结合，从复杂背景噪声中识别出有效随钻声波信号； S3、建立包含岩性分界面、断层破碎带、溶洞和富水地层的不良地质体地球物理模型，采用时域有限差分数值模拟方法，得到随钻声波在所述模型中的传播规律及特征参数； S4、基于所述特征参数构建不良地质体声波场特征样本库，并利用深度学习模型对所述样本库进行训练，获得不良地质体成像模型； S5、将获取的随钻声波特征输入所述不良地质体成像模型，得到近钻头前方地层结构的成像结果； 所述S1中确定随钻声波震源特征包括以下步骤： 通过对所述随钻声波信号采用短时傅里叶变换进行时频分解，获得随钻声波在不同时间区间的频谱分布特征； 基于随钻声波传播理论对所述频谱分布进行模型拟合与参数反演，提取所述随钻声波震源的主频成分、频带宽度、能量衰减系数以及指向性参数，指向性参数为钻头旋转方向相关的角度范围，从而获得表征所述随钻声波震源在时间域与频率域综合特性的震源特征参数集，所述震源特征参数的模型拟合采用最小二乘拟合、遗传算法或粒子群优化算法，以获得拟合误差最小的震源特征参数； 所述S2从复杂背景噪声中识别出有效随钻声波信号步骤如下： S2.1、对所述随钻声波信号进行去趋势处理和归一化处理，并依据S1确定的随钻声波震源特征参数设置带通滤波器，对所述随钻声波信号进行带通滤波，然后按固定帧长对滤波后的信号分帧并加窗，得到待分解的帧信号集合； S2.2、对所述帧信号应用集合经验模态分解CEEMD，将其分解为若干个本征模态函数IMF和残余项，并计算每个IMF的瞬时能量、瞬时频率分布以及频谱质心，用于表征时频能量集中性； S2.3、对所述IMF进行离散小波变换，按照多尺度分解方式提取不同频段特征，并采用软阈值方法对小波系数进行去噪处理，再通过逆小波变换重构得到去噪后的IMF，同时计算多尺度能量分布和能量占比； S2.4、依据S1所述的随钻声波震源特征参数，并结合IMF特征，按照能量占比、与震源主频带的频谱匹配度、瞬时频率稳定性和峭度指标，对IMF进行排序与筛选，保留与随钻声波震源特征匹配度高的若干候选IMF； S2.5、将所述候选IMF在多通道维度上构成矩阵，输入独立成分分析ICA算法进行盲源分离，得到若干独立成分，并分别计算与S1中随钻声波震源特征模板的互相关系数、独立成分的能量占比、信噪比以及瞬时频率一致性； S2.6、依据所述独立成分的能量占比、与随钻声波震源特征模板的互相关系数、独立成分的信噪比及瞬时频率一致性判据，选择满足要求的独立成分作为有效独立成分，对其进行小波域去噪处理后加权叠加，得到重构的有效随钻声波信号。

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鄂尔多斯市昊华精煤有限责任公司，其通讯地址为：017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市伊金霍洛旗纳林陶亥镇全和常村(高家梁煤矿)工业广场内行政办公楼；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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