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龙图腾网恭喜中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利地震数据高精度成像方法及装置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：CN119902285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510402469.6，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权地震数据高精度成像方法及装置是由刘礼农;李帅帅;余志涛;张江杰设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本地震数据高精度成像方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地震数据高精度成像方法及装置，涉及地震勘探的技术领域，包括：获取待成像工区的地震叠前道集，对成像空间中的每条成像线以固定偏移孔径对地震叠前道集进行多方位叠前偏移处理，得到每条成像线的多方位偏移成像剖面集合，利用目标神经网络模型对目标成像线的多方位偏移成像剖面集合进行处理，得到目标成像线的高精度偏移成像剖面。目标神经网络模型为基于Transformer和CNN构成的轻量级神经网络，且训练目标为输出的偏移成像剖面预测结果与实际高精度偏移成像剖面之间的误差小于预设阈值，因此，其能够确保输出的偏移成像剖面为高精度成像结果，有效地缓解了现有地震数据成像方法存在的成像精度低的技术问题。

本发明授权地震数据高精度成像方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种地震数据高精度成像方法，其特征在于，包括： 获取待成像工区的地震叠前道集； 针对所述待成像工区的成像空间中的每条成像线，以固定偏移孔径对所述地震叠前道集进行多方位叠前偏移处理，得到每条成像线的多方位偏移成像剖面集合； 利用目标神经网络模型对目标成像线的多方位偏移成像剖面集合进行处理，得到所述目标成像线的高精度偏移成像剖面；其中，所述目标神经网络模型为基于Transformer神经网络和CNN神经网络构成的轻量级神经网络，且所述Transformer神经网络位于所述CNN神经网络的编码模块和解码模块之间；所述目标神经网络模型的训练目标为输出的偏移成像剖面预测结果与实际高精度偏移成像剖面之间的误差小于预设阈值；所述目标成像线表示所述成像空间中的任一条成像线；所述实际高精度偏移成像剖面是基于多方位的倾角域偏移道集厘定成像点的菲涅耳带后，将其作为偏移孔径进行偏移计算后得到的成像结果；多方位所包含的方位数量大于2； 基于所有成像线的高精度偏移成像剖面，确定所述待成像工区的高精度成像结果。

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