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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪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：CN120577873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511074417.7，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪方法是由徐世泽;宋建国;杨明辉;李哲设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪方法，涉及地震数据处理技术领域。本发明通过对地震数据进行预处理，获取地震数据样本后，构建时频域混合损失约束卷积网络模型，将地震数据样本输入至时频域混合损失约束卷积网络模型中，利用地震数据样本训练时频域混合损失约束卷积网络模型至预设精度，得到训练后的时频域混合损失约束卷积网络模型，将其用于处理含噪声地震数据，得到含噪声地震数据的去噪结果。本发明方法采用时频域子网络分频段捕获地震数据的时域特征和频域特征，关联双域特征，并利用双域交叉注意力网络动态融合双域特征信息，提升了地震数据噪声的识别能力和压制效果，为后续地震资料的精确解释奠定了基础。

本发明授权一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种时频域混合损失约束卷积网络的地震数据去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，地震数据预处理，获取地震数据样本； 步骤2，构建时频域混合损失约束卷积网络模型； 步骤3，将地震数据样本输入至时频域混合损失约束卷积网络模型中，利用地震数据样本训练时频域混合损失约束卷积网络模型，得到训练后的时频域混合损失约束卷积网络模型； 步骤4，将待处理的含噪声地震数据输入至训练后的时频域混合损失约束卷积网络模型中，利用训练后的时频域混合损失约束卷积网络模型处理含噪声地震数据，得到去噪结果； 所述时频域混合损失约束卷积网络模型内设置有可变形卷积层、频域分支网络、时域子网络、双域交叉注意力网络和输出层；所述可变形卷积层分别与频域分支网络和时域子网络的输入端相连接，频域分支网络和时域子网络的输出端分别与双域交叉注意力网络相连接，双域交叉注意力网络与用于输出处理结果的输出层相连接； 所述时域子网络包括依次连接的并联空洞卷积结构、残差卷积结构和增强残差卷积结构； 将地震数据样本输入至可变形卷积层中，利用可变形卷积层计算地震数据样本的偏移量 ，确定地震数据样本的偏移量特征；基于可变形卷积层的输出通道数，利用采样点沿方向的偏移位置和采样点沿方向的偏移位置，确定偏移量参数，，其中，为特征分割函数；根据卷积采样点位置和第个卷积核的权重计算，得到初始特征，，其中，为输出通道数； 将初始特征输入至时域子网络中，得到时域子网络处理结果； 将初始特征输入至频域分支网络中，先对初始特征进行一维傅里叶变换，得到一维傅里叶变换结果并获取其非负频率区间，设置三个二值掩码进行分频截断，分别获取低频频段、中频频段和高频频段的实部特征和虚部特征； 分别将低频频段、中频频段、高频频段的实部特征和虚部特征进行组合，得到各频段的实虚部组合特征，，其中，为实部特征，为虚部特征；将低频频段、中频频段、高频频段的实虚部组合特征分别输入至频域分支网络中进行处理，并对各频段的处理结果进行逆傅里叶变换后相加求和，得到频域分支网络处理结果。

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