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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法及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：CN116186498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310147295.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法及系统是由陈文超;夏振斌;王晓凯;师振盛设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法及系统，对单个含噪地震信号进行处理；读取原始地震信号后，先进行数据归一化到[0,1]区间；然后对归一化后的地震信号进行多次伯努利采样实验，构建辅助任务的数据对；构建去噪网络的整体结构，并确定网络的优化目标；利用去噪网络对构建的伯努利采样数据对进行训练，学习从含噪地震信号到干净地震信号之间的映射关系；当网络迭代收敛后，保存网络模型的参数，并对输入的单个含噪地震信号进行恢复。本发明有效地解决了干净的地震信号标签难以获取的问题，并在有效压制噪声的基础上尽可能减少对有用信号的损伤，具有良好的保真性和实用性。

本发明授权一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的地震信号噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤： 将单个地震信号进行归一化处理，使用伯努利采样对归一化得到的地震信号进行处理，经多次重复实验构建辅助任务的伯努利采样数据对； 构建基于编解码结构的去噪网络，去噪网络包括数据处理模块、编码器、解码器和残差噪声分离模块；数据处理模块包括归一化操作和伯努利采样；经过编码器编码后的二维地震信号变为输入实际地震信号尺寸的；经过解码器的二维地震信号恢复为原来尺寸；残差噪声分离模块用于计算输入含噪地震信号和网络预测的干净有用信号之间的差值，得到网络分离的噪声，并将噪声先验且均值为0的条件作为正则化约束； 确定去噪网络的优化目标函数，具体为： 其中，为目标损失函数，为噪声零均值损失函数的权重系数，为噪声零均值损失函数，为总变差损失函数的权重系数，为总变差损失函数； 基于优化目标函数训练去噪网络至收敛； 将构建的伯努采样数据对输入去噪网络中进行学习，对单个含噪地震信号进行恢复，重建得到干净的有用信号。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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