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龙图腾网恭喜中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院申请的专利基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪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：CN114429162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202010926556.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法是由郭涛;杨勇;张世明;于会臻;王月蕾;李守济;冯国志;王树华;乔玉雷;刘华夏设计研发完成，并于2020-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法，属于油气勘探领域中地震资料层位自动追踪技术。本发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法包括以下步骤：步骤1、地震资料增强处理；步骤2、层位样本标签构建与优选，建立样本库；步骤3、深度卷积神经网络训练及优化参数，获取目标地质层位地震数据高层特征；步骤4、基于深度卷积神经网络训练的高层特征和地震波形专业特征向量数据集，将深度卷积网络输出进行调整，接入随机森林分类器训练，构建分类树；步骤5、地震反射同向轴自动识别，根据分类树的结果识别同一层位同相轴并自动追踪。该发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法不仅能够进一步提高地震反射同向轴自动追踪精度，同时也大大提高层位追踪的效率，在油气勘探领域地质目标层位自动追踪方面具有很好的应用推广前景。

本发明授权基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法在权利要求书中公布了：1.基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，地震资料增强处理；步骤2，层位样本标签构建与优选，建立样本库；步骤3，深度卷积神经网络训练及优化参数，获取目标地质层位地震反射波高层特征；步骤4，基于深度卷积神经网络训练的高层特征和地震波形专业特征向量数据集，将深度卷积网络输出进行调整，接入随机森林分类器训练，构建分类树；步骤5，地震反射同向轴自动识别，根据分类树的结果识别同一层位同相轴并自动追踪；在步骤1中，地震资料增强处理是为了输入地震数据后能够获取地质目标层位反射波的反射特征；地震数据增强处理一般采用常规的滤波、拓频等手段，其目的是有效增强弱反射波的能量及改善地震波形的横向连续性，为进一步的层位样本标签的构建与优选提供高信噪比和高分辨率的地震数据体。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。