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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院申请的专利一种基于深度学习的抽油机噪声定位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：CN110619383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：201910661855.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法是由张猛;苗永康;王荣伟;邓金华;孙剑;孙兴刚;王蓬设计研发完成，并于2019-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法，步骤如下：S1、利用滑动窗单步滑动对地震数据按列分块，得到若干固定大小的局部地震道集，若包含抽油机噪声的地震道数量达到阈值Th11，将其标注为1，包含抽油机噪声的地震道数量低于阈值Th22，将其标记为0；S2、对局部地震道集进行预处理，计算其能量谱、进行均值滤波，然后降采样，随机选取部分数据作为训练集，剩余部分作为测试集；S3、搭建深度CNN网络，并利用步骤S2中得到的训练集对CNN网络进行训练，训练过程中利用错分的数据补充训练集反复训练；S4、利用测试样本对步骤S3中训练好的CNN网络进行测试，对其定位功能进行定量评价；S5、根据步骤S4中的定位结果对定位到的抽油机噪声进行宽度估计。

本发明授权一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法，其特征在于：该方法的步骤是： S1、利用固定大小的滑动窗单步滑动对地震数据按列分块，得到若干固定大小的局部地震道集，每个局部地震道集包含固定数量的地震道，根据当前局部地震道集包含一段扫把状的抽油机噪声的道数是否达到所设定阈值对其进行标注，若包含抽油机噪声的地震道数量达到阈值Th1，将其标注为1，包含抽油机噪声的地震道数量低于阈值Th2，将其标记为0； S2、对步骤S1中得到的局部地震道集进行预处理，计算其能量谱、进行均值滤波，然后降采样，随机选取部分预处理之后的数据作为训练集，剩余部分作为测试集； S3、搭建深度CNN网络，并利用步骤S2中得到的训练集对CNN网络进行训练，训练过程中利用错分的数据补充训练集反复训练； S4、利用测试样本对步骤S3中训练好的CNN网络进行测试，对其定位功能进行定量评价； S5、根据步骤S4中的定位结果对定位到的抽油机噪声进行宽度估计。

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;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院，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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