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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利面向岩性识别的随钻信号优化重构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：CN120724216B 。

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：202511134459.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权面向岩性识别的随钻信号优化重构方法是由朱凯;吴仪伟;曾维;赵卿;刘馨凝;朱峰;李靖;聂康旗;陶智;金榜;米兰;程梓悦;李静娇;林杨凯丰;何尹佳馨;石若玉;王玮琪;汪雅雯;王晨沣;魏雯怡;黄柯钦;牛婧宁设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向岩性识别的随钻信号优化重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向岩性识别的随钻信号优化重构方法，处理钻头钻探岩石样本时的振动信号，属于地质钻探技术领域，包括步骤：获取振动信号；傅里叶变换获取其频谱；在频谱上自适应生成频带边界；构造初始矩阵A和Hankel矩阵，对Hankel矩阵进行奇异值分解后筛选奇异值后依次重构Hankel矩阵、重构初始矩阵、重构信号。并基于重构信号提取多域特征融合向量F。本发明改进经验小波变换方法，避免经验小波变换中频带划分不准确的问题，精准提取内禀模态函数，确保该函数能够更好地捕捉信号在不同频率上的局部特征，使重构信号具有更强的特征保留能力和抗噪声性能，F又能全面捕捉信号的时域、频域及熵域信息，实现了对振动信号的高效表征。

本发明授权面向岩性识别的随钻信号优化重构方法在权利要求书中公布了：1.一种面向岩性识别的随钻信号优化重构方法，所述随钻信号为钻头钻探工区内岩石样本时的振动信号，所述岩石样本为页岩、泥灰岩、石灰岩、粗黄砂岩、长石砂岩、大理岩或花岗岩，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取振动信号x，将x经傅里叶变换获取其频谱fx，频谱长度为p1； S2，在fx上自适应生成一组频带边界； S3，基于经验小波变换方法处理频带边界，得到N1个内禀模态函数imf1~imfN1； S4，构造初始矩阵A、基于A构造Hankel矩阵Hn×k1； A=imf1,imf2,…imfN-1,imfNT，T为转置操作； ； 式中，n和k1分别为Hn×k1的行数和列数，1≤n≤k1，k1=N1-n+1； S5，对Hn×k1进行奇异值分解，并筛选出前k2个奇异值重构Hankel矩阵H’； S6，根据初始矩阵A构造Hn×k1的方法进行逆变换，从H’中得到重构初始矩阵A’，再将A’中每行元素作为一内禀模态函数进行信号重构，得到x的重构信号x’； S7，将x’经傅里叶变换获取其频谱fx’，频谱长度为p2； S8，按S2~S5处理fx’，得到x’对应的内禀模态函数和奇异值，其中内禀模态函数为N2个，依次为~，奇异值为k3个，依次为σ1~σk3； S9，基于x’、x’的内禀模态函数和奇异值，提取多个时域特征、频域特征和熵域特征，将所有特征构成多域特征融合向量F； 所述熵域特征包括功率谱熵HeE、奇异谱熵HsvdpE、能量熵HpsdE，分别根据下式得到； ， ， ， ， 式中，ym为fx’中频率为m时的值，1≤m≤P2，σz为x’的第z个奇异值，k3为x’对应的奇异值总数，1≤z≤k3，为x’第q个内禀模态函数在时刻t的值，Eq为的能量值。

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