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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值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：CN121522744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610056839.X，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值方法是由董新桐;魏昌信;张固澜;董士琦设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值方法在说明书摘要公布了：本发明属于地震勘探和人工智能技术领域，具体涉及一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值方法，包括构建二维地震数据插值方法训练、验证和测试所需数据集，构建二维地震数据插值网络，构建二维损失函数，二维网络模型预训练及验证，网络参数提取，构建三维地震数据插值方法训练、验证和测试所需数据集，构建基于跨维度迁移的三维地震数据插值网络，构建三维损失函数，三维网络参数加载冻结，三维网络模型微调、三维网络模型验证和网络模型应用。本发明通过多个SDA学习三维数据的空间相关信息，不仅能协助Transformer捕获空间相关性特征，也显著减少了训练时间，在提升地震数据完整性与准确性的同时，显著降低计算复杂度与时间成本。

本发明授权一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨维度迁移的三维地震数据插值方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建二维地震数据插值方法训练、验证和测试所需数据集； S2、构建基于Transformer的二维地震数据插值网络； S3、构建二维损失函数； S4、对步骤S2构建的基于Transformer的二维地震数据插值网络进行训练； S5、对步骤S4训练结束得到的基于Transformer的二维地震数据插值网络模型进行验证，验证通过则最优的二维地震数据插值模型；否则返回步骤S4，重新训练模型； S6、对步骤S5训练所得基于Transformer的二维地震数据插值网络模型，提取其中Transformer模块的参数； S7、构建三维地震数据插值方法训练、验证和测试所需数据集； S8、构建基于跨维度迁移的三维地震数据插值网络； S9、构建三维损失函数； S10、对由步骤S6中提取的参数，将其加载至由步骤S8构建的基于跨维度迁移的三维地震数据插值网络中的Transformer模块中，并令其冻结； S11、对由步骤S10获得的基于跨维度迁移的三维地震数据插值网络进行微调； S12、对步骤S11微调结束得到的基于跨维度迁移的三维地震数据插值网络模型进行验证，验证通过则得到最优的三维地震数据插值模型；否则返回步骤S10，重新微调模型； S13、对真实的地震剖面随机删除道后，输入到由步骤S12获得的最优插值模型中，得到插值后的地震剖面。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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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