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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于改进WGAN-GP和Picking-Net的微地震信号初至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：CN116299676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310217895.3，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于改进WGAN-GP和Picking-Net的微地震信号初至拾取方法是由盛冠群;王向雨;唐新功;马凯;谢凯;汤婧设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进WGAN-GP和Picking-Net的微地震信号初至拾取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进WGAN‑GP和Picking‑Net的微地震信号初至拾取方法，步骤一，将干净的微地震信号样本输入到改进WGAN‑GP中，加入随机高斯噪声信号条件，通过生成对抗模型，来生成大量训练样本集，对小样本数据集扩容；步骤二，利用改进WGAN‑GP完成扩充后的训练样本作为输入对Picking‑Net进行训练；步骤三，将待初至拾取的微地震信号输入已训练好的Picking‑Net，输出拾取后的初至信号。

本发明授权基于改进WGAN-GP和Picking-Net的微地震信号初至拾取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进WGAN-GP和Picking-Net的微地震信号初至拾取方法，其特征是包括以下步骤： S1、无噪声的微地震信号样本输入到改进WGAN-GP中，加入随机高斯噪声信号条件，通过生成对抗模型，来生成大量训练样本集，对小样本数据集扩容； S2、将UNet++中原本使用的VGGBlock替换为新的多尺度卷积块NewBlock；扩充后的训练样本输入到Picking-Net中训练； S3、将待初至拾取的微地震信号输入已训练好的Picking-Net，输出拾取后的初至信号； 步骤S2中的Picking-Net结构构建方法为： 1首先在编码器部分经过四层多尺度卷积块NewBlock进行初至信号特征提取，并逐层下采样； 2其后将编码器部分提取的隐藏特征图进行线性变换后输入到Transformer结构中，在经过三层Transformer后重组特征图大小回到解码器； 3在解码器部分经过四层多尺度卷积块NewBlock，并逐层上采样； 4中间的跳跃连接部分将编码器逐层上采样和上一层进行跳跃连接，后与解码器结构也进行跳跃连接，最后得到Picking-Net网络训练初至特征； 5将Picking-Net最后输出初至特征输入到softmax层来得到初至拾取结果图，Picking-Net损失函数定义如下： ； 其中，是真实数据，是预测数据，N是批处理大小，，L是损失函数，Picking-Net损失函数由交叉熵：和Dice系数：组成。

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