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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制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：CN116559945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310521050.3，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制方法是由李克文;肖媛;黄宗超;董明辉设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制方法，其特征在于，通过自注意力机制抽取原始图像中包含的特征信息，生成注意力权重矩阵来区分地震信号与噪声的不同特征，校准特征图中不同区域和通道对网络模型的关键程度，并施加不同的注意力，以避免信号重构时失真。模型以卷积网络作为编码器网络的核心，反卷积网络作为解码器网络的核心，鉴于地震数据的复杂性与特殊性，在编码和解码阶段使用了多尺度卷积模块提取地震数据特征。本发明利用合成地震数据对网络模型进行预训练，通过Adam优化器使梯度的一、二阶矩阵自适应调整学习率，使损失函数快速收敛，并使用野外地震数据对网络参数进行微调，从而加强模型的鲁棒性，使通过模型重构的数据更贴近目标数据的分布和特征，降低有效地震信号的损失，实现自动且高效的地震随机噪声压制，提升地震资料处理精确度。

本发明授权一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力卷积自编码器的地震随机噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤： A.采用注意力权重矩阵校准特征图： 随机选取干净地震数据切片加入随机噪声，将带噪声的地震数据切片拆分成小数据块并排列形成线性嵌入序列输入到自注意力模块中，获得注意力权重矩阵来区分地震信号与噪声信号的不同特征，以校准特征图中不同区域和通道对网络模型的关键程度； B.采用合成地震数据预训练自注意力卷积自编码网络： 将卷积网络作为编码器网络的核心，反卷积网络作为解码器网络的核心，构建多尺度卷积自编码模块，将校准后的特征图输入卷积自编码模块中，通过Adam优化器使梯度的一阶和二阶矩阵自适应调整学习率，使损失函数逐渐收敛，直至前后两次损失函数值的差值小于阈值，得到基于合成地震数据的预训练模型； C.采用野外地震数据微调自注意力卷积自编码网络参数： 使用实际野外地震数据作为目标数据对网络参数进行微调，并使用测试集对模型进行测试，计算测试数据的峰值信噪比来具体评估模型的噪声压制性能，将最终模型用于处理地震数据，实现自动且高效的地震随机噪声压制。

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