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龙图腾网获悉北京石油化工学院申请的专利一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广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：CN120610309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510735142.0，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广方法及系统是由朱亚东洋;赵小敏;石衍达设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于地震数据处理领域，公开了一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广方法及系统，包括：通过地震检波器采集地震信号,获取时间序列数据，通过数据预处理后得到真实地震数据；根据真实地震数据和构建的数据生成模块生成未标注地震数据；利用构建的数据标注模块，对未标注地震数据进行标注，得到带有伪标签的地震数据；将依靠人工标记带有标签的地震数据和带有伪标签的地震数据形成一个新的地震数据集，实现地震数据的增广。本发明在保证数据质量的前提下，大幅提升了地震数据集构建效率，为地震信号处理提供了强有力的数据支持和技术保障。

本发明授权一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗网络和半监督学习的地震数据增广方法，其特征在于，所述方法包括： 通过地震检波器采集地震信号,获取时间序列数据，通过数据预处理后得到真实地震数据； 根据真实地震数据和构建的数据生成模块生成未标注地震数据； 利用构建的数据标注模块，对未标注地震数据进行标注，得到带有伪标签的地震数据； 将依靠人工标记带有标签的地震数据和带有伪标签的地震数据形成一个新的地震数据集，实现地震数据的增广； 根据真实地震数据和构建的数据生成模块生成未标注地震数据的方法包括： 在训练阶段，利用生成器生成地震数据；利用鉴别器对比真实地震数据和地震数据的相似程度，并根据对比结果对生成器的参数进行调整； 利用训练好后的数据生成模块生成未标注地震数据； 利用生成器生成地震数据的方法包括： 将随机噪声输入多层感知机，通过映射得到初始时间序列数据，对初始时间序列数据进行实例归一化标准化处理，归一化后时间序列数据； 使用由池化层与两层感知机组成的轻量级神经网络对归一化后时间序列数据进行整体扫描，将序列划分为段，输出一个尺寸大小权重矩阵； 预设的个不同大小的尺寸集合，其中每一个尺寸大小对应一个划分块的长度，将尺寸集合表示为行向量； 将尺寸大小权重矩阵与行向量相乘，得到第段时间序列数据对应的动态划分尺寸大小； 将每一段时间序列数据对应的动态划分尺寸大小组成序列； 按照序列滑动对输入序列进行切割，形成若干不等长的时间序列数据； 在每个划分片段上应用注意力机制的结构进行处理，提取出来不同尺度的特征； 将提取出来的不同尺度的特征通过加权求和的方式进行聚合，得到聚合后的特征； 对聚合后的特征使用1D反卷积恢复为与初始时间序列数据相同维度大小的地震数据，表示生成器生成的地震数据； 在训练阶段，对地震数据的部分数据的处理方法包括： 对于同一条地震数据，添加次随机噪声进行次不同的增强，得到增强后的地震数据；通过使用标签预测网络对标签进行预测，得到地震数据标签预测结果； 使用置信度阈值对地震数据标签预测结果进行筛选： 其中，表示地震数据预测标签；表示比较函数；表示与阈值进行对比后的预测标签；其中置信度阈值进行自适应动态调整： 其中，表示初始置信度阈值；表示最终置信度阈值；表示当前训练数据量；表示总训练数据量；表示置信度调整的灵活性因子；表示置信度平滑的控制参数；表示训练批次数据量调整的放大因子。

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