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龙图腾网获悉中国科学院武汉岩土力学研究所申请的专利一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充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：CN120011720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510494410.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充方法是由潘鹏志;张修军;苗书婷;封雨捷;肖海斌;黄青富;王毅;李凤琼;杨世界设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充方法，所述方法包括：在三轴试验条件下，耦合岩石与分布式光纤，并通过分布式光纤监测系统采集光纤应变数据；对所述光纤应变数据按时序表示并预处理得到无噪声的光纤应变数据；构建噪点识别和数据填充模型，并通过无噪声的光纤应变数据来训练所述噪点识别和数据填充模型；根据训练好的噪点识别和数据填充模型对所有包含空间位置信息的光纤应变数据进行除噪处理和缺失值填充，并根据所监测空间中应变场随时间的变化来实时更新所述噪点识别和数据填充模型参数。本发明为光纤监测提供了高精度数据处理支持，具有重要的工程应用价值。

本发明授权一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式光纤应变数据的智能除噪和缺失值填充方法，其特征在于，所述方法包括： 在三轴试验条件下，耦合岩石与分布式光纤，并通过分布式光纤监测系统采集光纤应变数据； 对所述光纤应变数据按时序表示并预处理得到无噪声的光纤应变数据； 构建噪点识别和数据填充模型，并通过无噪声的光纤应变数据来训练所述噪点识别和数据填充模型； 根据训练好的噪点识别和数据填充模型对所有包含空间位置信息的光纤应变数据进行除噪处理和缺失值填充，并根据所监测空间中应变场随时间的变化来实时更新所述噪点识别和数据填充模型参数； 所述通过无噪声的光纤应变数据来训练噪点识别和数据填充模型具体为： 将选取两组及以上无噪声的光纤应变数据输入到编码器中，全连接层将单一数据进行多元表达输出多元数据；再将所述多元数据通过卷积层提取特征，之后经池化层减少特征尺寸，最后将从编码器提取的高维特征数据输入解码器中； 在解码器中，反卷积层通过对高维特征数据进行反向卷积操作，减小数据的空间维度，然后通过上采样层进一步恢复数据的细节，最后通过全连接层进行数据重构； 将原始数据与重构后的数据进行比较，计算损失函数，根据损失函数的值来调整模型的参数，并按照学习率进行多次训练，最终得到训练好的噪点识别和数据填充模型； 所述方法还包括在完成缺失值填充之后需要通过加权平均的方式去除光纤应变数据中的高斯噪声，具体为： 首先根据高斯函数计算一维卷积核； 利用所述一维卷积核对每个时间点的数据通过等长卷积的方式进行卷积操作； 完成卷积处理后，将得到的经过高斯滤波的数据替换原始数据，去除光纤应变数据中的高斯噪声。

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