吉林大学陈祖斌获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于速度模型约束的深度融合网络微震定位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：CN121232275B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511796149.X，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于速度模型约束的深度融合网络微震定位方法及系统是由陈祖斌;何仁杰;张勤旭;姜振蛟设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于速度模型约束的深度融合网络微震定位方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于微地震事件定位技术领域，具体地而言为一种基于速度模型约束的深度融合网络微震定位方法及系统，采用自注意力机制分支提取地震信号数据的分支全局依赖特征；采用卷积神经网络分支提取地震信号数据的分支局部时空特征；将分支全局依赖特征与分支局部时空特征做加权归一化融合后得到融合特征；融合特征经若干全连接层，回归出微地震事件三维位置。本申请综合利用全局与局部信息，大幅提高微震事件定位精度。
本发明授权基于速度模型约束的深度融合网络微震定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于速度模型约束的深度融合网络微震定位系统，其特征在于，包括：经过训练后，用于处理地震信号数据并输出微地震事件三维位置的深度融合网络模型； 所述深度融合网络模型包括： 自注意力机制分支，用于提取地震信号数据的分支全局依赖特征，包括：线性映射并加位置编码形成序列嵌入得到输入特征，经过多层的Transformer层在时间维上聚合长程依赖与站间相位相似性得到时序特征，经过池化得到分支全局依赖特征； 卷积神经网络分支，用于提取地震数据的分支局部时空特征，包括：先由初始卷积投影到多通道特征空间，再经多个编码残差块通过局部卷积、归一化与残差跳连提取时频与跨站的局部纹理，并用若干层下采样扩大感受野，得到分支局部特征向量； 可学习权重融合层，用于将分支全局依赖特征与分支局部时空特征做加权归一化融合后得到融合特征； 若干全连接层，将融合特征回归出微地震事件三维位置； 所述深度融合网络模型在训练过程中的损失函数为： ， 其中为训练样本数；第个样本的真实坐标；为预测坐标；为速度约束系数，为指示函数，为速度模型在坐标位置的波速值。
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