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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Transformer结构自监督的地震相预测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：CN116559960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310666668.9，技术领域涉及：G01V1/50；该发明授权一种基于Transformer结构自监督的地震相预测方法是由陈启炀;井霈;沈冰鑫;罗杨;王峣钧设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer结构自监督的地震相预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Transformer结构自监督的地震相预测方法，根据测井信息和聚类算法对地震体数据进行初步识别，选取连井剖面作为无标签数据，进行掩码处理，得到掩码无标签数据；用辅助网络来重构大量掩码无标签数据，训练辅助网络参数，得到预训练权重；将辅助网络的预训练权重迁移至下游网络；利用标签数据对下游网络进行进一步训练，为下游网络载入辅助网络权重，并在此基础上通过半监督方式继续训练下游网络，以实现地震相预测，得到预测剖面；对预测剖面进行拼接，得到地震剖面。本发明通过迁移辅助网络的训练权重参数来使得下游地震相识别网络拥有一个较好的初始解，进而实现了基于自监督思想的小样本地震相智能化预测。

本发明授权一种基于Transformer结构自监督的地震相预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer结构自监督的地震相预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据测井信息和聚类算法对地震体数据进行初步识别，选取连井剖面作为无标签数据，进行掩码处理，得到掩码无标签数据； S2、用辅助网络来重构大量掩码无标签数据，训练辅助网络参数，得到预训练权重；辅助网络是一个非对称的网络，包括编码部分和解码部分，编码部分和解码部分都是多个Transformer层的堆叠，编码部分由多个Transformer层组成，负责未遮掩图像部分，未遮掩图像部分是下游任务中需要用到的，解码部分由多个Transformer层组成，负责遮掩部分图像的恢复；编码部分的输入是未被遮掩的图像子块，该部分的输出需要和未遮掩的图像部分进行unshuffle操作，复原完整的图像子块序列，最终输入到解码部分； S3、将辅助网络的预训练权重迁移至下游网络； S4、利用标签数据对下游网络进行进一步训练，为下游网络载入步骤S2得到的辅助网络权重，并在此基础上通过半监督方式继续训练下游网络，以实现地震相预测，得到预测剖面；步骤S4具体包括： S41、获取数据标签：在平面上对多口井进行连线，随后根据连线位置垂直向下获取每口井的地震剖面数据；然后采用归一化方法将地震剖面数据缩放到预定区间，将地震剖面数据处理成单通道的灰度图像形式；然后根据测井上的分界线，定义数据标签； S42、获取训练数据：使用滑动窗口对灰度图像进行图像裁剪，得到一系列具有标签信息的子图像，子图像的标签与其所在原始灰度图像的标签相同； S43、训练下游任务的地震相网络识别模型：地震相网络识别模型先加载辅助任务获取的训练权重参数，再利用步骤42得到的子图像训练地震相网络识别模型； S44、地震相预测：利用训练完成的下游网络识别地震相数据； S5、对预测剖面进行拼接，得到地震剖面。

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