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龙图腾网获悉北京石油化工学院申请的专利一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法及系统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：CN119335603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411508681.2，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法及系统是由朱亚东洋;邓纪勋;丁洁;石衍达;赵小敏设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法及系统，包括以下步骤：通过采集微地震数据，获取时间序列数据，将所述时间序列数据转换为频域数据，并以频谱图的形式保存；基于卷积神经网络构建多尺度特征提取模块，利用所述多尺度特征提取模块对所述频谱图进行特征提取，依次得到不同层次的特征；将不同层次的特征进行融合，获得最终的地震相位拾取结果。本发明通过卷积神经网络从频谱图中提取多尺度特征，捕捉微地震信号中的不同层次信息，然后将这些特征进行融合，从而实现全局特征与局部特征的有效整合。这种方法不仅优化了对地震数据特征的处理能力，更提升了微地震相位拾取的精度。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的微地震事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过采集微地震数据，获取时间序列数据，将所述时间序列数据转换为频域数据，并以频谱图的形式保存； 步骤2：基于卷积神经网络构建多尺度特征提取模块，利用所述多尺度特征提取模块对所述频谱图进行特征提取，依次得到不同层次的特征：将所述频谱图输入卷积神经网络，依次得到不同层次的特征，其中，所述卷积神经网络包含四个卷积层，依次连接； 具体的：将所述频谱图输入第一个卷积层，用于初步提取特征，第二个卷积层是一个二维卷积残差块，将第一个卷积层的输出与第二个卷积层的输出相加，形成残差连接，得到微地震信号中的局部特征记为FL；第三个卷积层用于进一步提取和强化微地震信号中的局部复杂特征记为FM，作为第四个卷积层的输入；第四个卷积层是一个二维卷积残差块，将第三个卷积层的输出与第四个卷积层的输出相加，形成残差连接，得到微地震信号中的全局特征记为FH； 步骤3：将不同层次的特征进行融合，融合的结果输入多层感知机，获得最终的地震相位拾取结果，具体为： 将FH通过上采样模块处理，上采样后的FH与FM一起输入特征融合模块进行融合，得到初步融合特征记为FP，具体为：将上采样的FH输入权重计算单元，以转换为一组权重W；将权重W与FM相乘，表达式为： 获得增强后的FM；将增强后的FM即FM’与FH相加融合，得到初步融合特征FP； 将初步融合特征FP经过上采样模块处理，上采样后的初步融合特征FP与FL一起输入特征融合模块中进行融合，得到最终融合特征记为Fout； 将最终融合特征Fout通过上采样模块处理，将上采样后的最终融合特征Fout，输入多层感知机，映射为与每个时间点的地震信号P波和S波相关的概率序列，即最终的地震相位拾取结果。

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