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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于知识蒸馏的地震数据分辨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：CN119846710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510037500.0，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于知识蒸馏的地震数据分辨方法是由蔡涵鹏;张力予;成锁;王峣钧;胡光岷设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的地震数据分辨方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识蒸馏的地震数据分辨方法，涉及地震勘探技术领域，能够有效提升低分辨率地震数据的分辨率。对合成数据与实际地震数据的实验验证表明：通过知识蒸馏技术将教师网络中包含的高分辨率先验信息传递给学生网络，能够显著提高地震数据高分辨率处理的精度与稳定性。实验结果显示，本发明方法能够有效补偿地震数据的高频成分，提高数据的主频和频带宽度，同时保持低频成分的完整性。通过该技术的实施，不仅提升了薄层结构和细节特征的分辨率，有助于更精确地进行储层描述和地层构造分析，还显著增强了高分辨率模型的泛化能力和适应性，为地震数据的高分辨率成像提供了重要的技术支持。

本发明授权一种基于知识蒸馏的地震数据分辨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的地震数据分辨方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用低分辨率地震数据作为输入数据，高分辨率地震数据作为标签，随机选取低频子波和高频子波的中间频段子波进行褶积，作为高分辨率先验信息，得到合成地震数据；对归一化后的合成地震数据进行数据增强；通过滑动窗口的形式对合成数据进行切片，得到合适尺寸的切片数据； S2、搭建基于知识蒸馏的地震数据高分辨率网络，网络框架包括教师网络和学生网络，采用知识蒸馏技术将教师网络中的高分辨率先验传递到学生网络中； S3、训练教师网络和学生网络后，通过迁移学习方法对网络进行微调，使用少量实际工区数据对预训练网络的部分参数进行更新; 其中，教师网络通过低分辨率地震数据与先验信息进行训练，学生网络则从教师网络中蒸馏出高分辨率地震先验知识； 在训练过程中，教师网络通过真实的高分辨率数据刻画地下结构细节，而学生网络通过软目标损失和特征空间损失引导，使其能够从低分辨率地震数据中恢复出真实的高分辨率细节； 教师网络通过卷积层从高分辨率先验提取特征，同时通过卷积层和上采样层从低分辨率地震数据提取特征； 卷积层用于提取深度特征，连接层用于特征融合；将高分辨率先验和低分辨率数据提取的深度特征进行特征拼接形成一个联合特征张量，作为U-net网络的输入； 利用残差模块使得高分辨率输出通过残差层再叠加到自身，以便从输入数据中学习更多的高频信息，提高细节表现能力； 将教师网络输出的高分辨率预测结果视为软标签，真实的高分辨率数据视为硬标签；软标签包括不同程度的模糊性和不确定性； 对于教师网络，卷积层分别提取先验数据和低分辨率数据的特征，进行特征拼接形成一个联合特征张量，作为教师网络的输入；教师训练过程中将每个卷积层的中间层特征存储并返回，便于知识蒸馏中的中间层监督；最后通过残差层将高分辨率输出叠加到自身。

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