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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪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：CN120539803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510721140.6，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪方法是由田波;李立辉;李思李;权磊;边学伟;张盼盼;刘洁;何哲;谢晋德;姬建瑞设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪方法，涉及数据处理技术领域；先从原始数据中剔除噪声，后将其分割成多个部分，形成训练数据集，再构建一个基于编码器‑解码器架构的多尺度残差卷积神经网络，网络采用了多尺度卷积结构、残差连接结构和全尺度层间连接结构，使用局部残差结构有效地降低了训练难度，同时通过每一层解码器与多级编码器之间的层间连接减少了特征在深度网络中的损失，最后将训练数据输入到网络中进行多次迭代训练，并将网络参数保存在适当的位置，一旦训练完成，可以输入目标数据进行噪声去除，该方法可以更有效地消除噪声，提升地震数据的信噪比，并对信号损伤的影响较小。

本发明授权一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态分解和残差网络的地震数据去噪方法，其特征在于,包括以下步骤： S1、收集地震数据并构建初始数据集： 需要一个包含经过去噪处理的真实地震数据和合成地震数据的数据集； 将这些数据转换为通用的格式； 将转换后的数据以图形的形式呈现出来，并将它们保存为PNG格式的图像文件； 将在所有图像上添加高斯白噪声，并且会根据不同的图像选择不同的噪声密度； S2、对所有图像进行剪裁，构成训练集： 对每个加入高斯白噪声的图像和对应的未加入高斯白噪声的图像分别进行剪裁，均得到相同数量的小尺寸图像，对图像进行剪裁得到训练样本标签， 所有训练样本构成了训练集； S3、获取地震数据建立神经元： 获取有噪地震数据，建立具有多尺度表达式的神经元，作为神经网络的基本单元； S4、数据块划分，变分模态分解： 从所获得的含有噪声的地震数据中分离出两个不同尺度的数据块； 对数据块进行损失函数深入的分析处理； S5、构建残差网络模型： 构建基于注意力机制的两阶段地震去噪网络模型，并利用第一尺度的数据块和第二尺度的数据块进行模型训练； S6、对地震数据进行去噪处理： 利用训练后的地震去噪网络模型对待处理的有噪地震数据进行去噪处理； 所述步骤S3中：具体构建的含有两种尺度信息的神经元为： ； 其中表示神经元输入数据，表示神经元输出，表示哈德玛积，为神经元激活函数，表示权重参数，表示偏置； 神经元的计算过程通过分量的表达形式表示为： ； 所述步骤S4中：构建一个包含多尺度信息在内的神经元网络，这个网络由多个神经元组成，每个神经元都具有特定的功能和特性；进而设定了一个损失函数以及一系列用于优化模型的参数；对含有多重数据信息的损失函数进行深入的分析；将复杂的损失函数分解成多个独立的单参数变量，从而使其变得更加易于理解和处理。

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