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龙图腾网获悉中海油田服务股份有限公司申请的专利基于频域分析的井孔声波速度获取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：CN120254968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510746634.X，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于频域分析的井孔声波速度获取方法及装置是由张恒建;孙志峰;金亚;侯晓东;万钧;李仙枝;孙小芳;王储设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域分析的井孔声波速度获取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于频域分析的井孔声波速度获取方法及装置，涉及地球物理声学测井领域，其中，该方法包括：获取对目标层段进行全波列声波测井得到的阵列波形信号；对阵列波形信号进行傅里叶变换，得到波形频谱信号；从波形频谱信号中提取含噪频散信号，对含噪频散信号进行降噪处理，得到有效频散信号；对有效频散信号进行信号分析处理，得到井孔声波速度。本申请能够在采集声波测井数据的同时，实现地层声速的实时获取，提高了声速获取的准确率及稳定性，解决了传统频域处理方法需要人工交互及处理效率缓慢等问题，以及存在的声速处理结果不准确及不稳定的问题，以及解决了时域声速实时处理方法的不足。

本发明授权基于频域分析的井孔声波速度获取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于频域分析的井孔声波速度获取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对目标层段进行全波列声波测井得到的阵列波形信号； 对所述阵列波形信号进行傅里叶变换，得到波形频谱信号； 从所述波形频谱信号中提取含噪频散信号，利用预先训练的频散降噪模型对所述含噪频散信号进行降噪处理，得到有效频散信号，其中，所述频散降噪模型为通过含噪样本频散信号及有效样本频散信号训练得到的深度学习模型，深度学习模型包括一维卷积层、批量归一化层、激活函数、池化层、反卷积层，深度学习模型的前向传播处理过程包括：由一维卷积层构成的编码器对输入的含噪样本频散信号进行局部特征提取和维度调整；池化层对编码器输出的特征进行局部区域取最大值的操作，并提取特征；多个编码器的组合用于提取不同分辨率的信号特征，由反卷积层对提取的不同分辨率的信号特征进行处理以恢复含噪序列长度；由Sigmoid激活函数将转置卷积层的输出限定在[0,1]范围内；频散降噪模型的输出与含噪频散信号形状相同，输出值的大小代表含噪频散信号中数据点有效性概率，有效性概率大于0.9的数据点集合构成了去噪后的有效频散信号； 若有效频散信号为斯通利波频散信号和或纵波频散信号，则对斯通利波频散信号和或纵波频散信号进行频率分布统计，将频率最大处对应的速度确定为斯通利波声速和或纵波声速； 若有效频散信号为弯曲波频散信号和或螺旋波频散信号，则将井孔声学参数输入至预先训练的频散快速模拟网络，得到对应的理论模拟频散信号，其中，所述井孔声学参数包含：井孔泥浆声速、井径和地层横波声速；将弯曲波频散信号与理论模拟频散信号之间差异最小时的地层横波声速确定为横波声速，和或将螺旋波频散信号与理论模拟频散信号之间差异最小时的地层横波声速确定为横波声速。

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