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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中石化石油物探技术研究院有限公司申请的专利基于机器学习的地震同相轴识别方法、装置、设备及介质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：CN119689560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311235033.X，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于机器学习的地震同相轴识别方法、装置、设备及介质是由高睿语;朱博华;冉琦;张渝悦;赵军;张胜寒设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的地震同相轴识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及地震勘探领域，尤其涉及一种基于机器学习的地震同相轴识别方法、装置、设备及介质，其中包括获取：地震信号，利用薄互层速度模型对地震信号进行正演数值模拟，得到待处理训练数据；对待处理训练数据进行单道分段以及数据重组，得到训练数据；对训练数据进行特征处理，得到特征向量；对特征向量进行特征筛选，得到筛选特征向量；利用梯度提升决策树学习法对筛选特征向量进行学习，得到地震同相轴识别模型；获取测试数据，利用所述地震同相轴识别模型对所述测试数据进行识别，得到地震同相轴数据。本发明可以在大量地震信号中精准且快速的提取出地震同相轴数据，提高了地震同相轴识别模型的处理效率以及精确度。

本发明授权基于机器学习的地震同相轴识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的地震同相轴识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取地震信号，利用薄互层速度模型对所述地震信号进行正演数值模拟，得到待处理训练数据； 对所述待处理训练数据进行单道分段以及数据重组，得到训练数据； 对所述训练数据进行特征处理，得到特征向量； 对所述特征向量进行特征筛选，得到筛选特征向量； 利用梯度提升决策树学习法对所述筛选特征向量进行学习，得到地震同相轴识别模型； 获取测试数据，利用所述地震同相轴识别模型对所述测试数据进行识别，得到地震同相轴数据； 所述对所述特征向量进行特征筛选，得到筛选特征向量，包括：利用方差分析法对所述特征向量进行单变量特征分析，得到单变量特征向量；利用支持向量机外部模型对所述单变量特征向量进行特征选择，得到筛选特征向量； 所述利用支持向量机外部模型对所述单变量特征向量进行特征选择，得到筛选特征向量，包括：利用预设的支持向量外部模型计算出每个所述单变量特征的重要性分数；根据重要性评分筛除单变量特征，得到筛选特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油化工股份有限公司;中石化石油物探技术研究院有限公司，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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