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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取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：CN120928432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511460837.9，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取方法是由李含阳;董宏丽;孙宇航;李学贵;张岩;李佳慧;霍凤财;韩非设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取方法，涉及地震监测领域。该方法包括获取叠前地震波形数据；叠前地震波形数据包括多道单道地震数据；对叠前地震波形数据进行卷积操作和平均池化处理，得到多个编码特征图；对多个编码特征图依次进行上采样，得到第一解码特征数据和第二解码特征数据，并将第一解码特征数据和第二解码特征数据在通道维度进行拼接，得到叠前地震波形数据对应的拼接特征；将拼接特征进行融合，得到概率矩阵，并从概率矩阵中提取每个单道地震数据的初至波信息。该方法提升了地震初至波信息的确认精度。

本发明授权一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对称双解码结构的地震初至波拾取方法，其特征在于，包括： 获取叠前地震波形数据；所述叠前地震波形数据包括多道单道地震数据；每个单道地震数据包括多个采样点，每个采样点间隔预设时间； 对叠前地震波形数据进行卷积操作和平均池化处理，得到多个编码特征图； 对多个编码特征图依次进行解码和上采样，得到第一解码特征数据和第二解码特征数据，并将第一解码特征数据和第二解码特征数据在通道维度进行拼接，得到叠前地震波形数据对应的拼接特征； 将所述拼接特征进行融合，得到概率矩阵，将所述概率矩阵中每列的最大值，分别确定为每个单道地震数据的地震初至波信息；所述概率矩阵中包括多道地震数据的初至波信息；初至波信息包括初至波的到达时刻； 通过地震初至波拾取模型提取地震初至波信息；所述地震初至波拾取模型包括共享编码模块、双路对称解码模块及特征融合模块；通过所述共享编码模块对叠前地震波形数据进行卷积操作和平均池化处理；所述共享编码模块包括多个级联的卷积组和平均池化层；通过所述双路对称解码模块对多个编码特征图依次进行解码和上采样；所述双路对称解码模块包括解码支路一和解码支路二；所述解码支路一和所述解码支路二均包括四级转置卷积层；通过所述特征融合模块对所述拼接特征进行融合；所述特征融合模块包括依次串联的第一1×1卷积层、多头注意力机制、第二1×1卷积层、多尺度卷积层和3×3卷积层，其中，所述第一1×1卷积层的卷积结果和所述第二1×1卷积层的卷积结果进行加和后输入至所述多尺度卷积层； 所述地震初至波拾取模型的训练过程包括全局阶段、局部阶段和融合阶段，地震初至波拾取模型的训练过程，具体包括：获取样本地震波形数据的全局分割标签和样本地震波形数据的局部聚焦标签；在所述全局阶段中，通过全局分割标签对所述共享编码模块与所述解码支路一进行训练，直至二元交叉熵损失函数的值最小，以捕捉地震初至波波场的宏观分布与全局上下文特征；在所述局部阶段，冻结所述共享编码模块和所述解码支路一的参数，并通过局部聚焦标签对解码支路二进行训练，直至二元交叉熵损失函数的值最小，以捕捉地震初至波的局部波形细节；在所述融合阶段，冻结共享编码模块的参数，并通过局部聚焦标签联合优化所述解码支路一、所述解码支路二和所述特征融合模块，直至联合损失函数的值最小；在完成所述全局阶段、所述局部阶段和所述融合阶段的训练后，得到所述地震初至波拾取模型； 所述联合损失函数为： ； 其中，，为正则化项，是主导损失项和正则化项的权重平衡系数，为全局阶段的二元交叉熵损失最小时对应的输出向量，为局部阶段的二元交叉熵损失最小时对应的输出向量，为主导损失项，为联合损失值，N为训练样本数量； 所述主导损失项为： ； 其中，为第i个样本的真实标签，为第i个样本的模型预测概率值。

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东北石油大学三亚海洋油气研究院，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城雅布伦产业园2号楼；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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