电子科技大学高夏雨获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于二维K-SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积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：CN116626765B 。
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：202310666531.3，技术领域涉及：G01V1/50；该发明授权一种基于二维K-SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积方法是由高夏雨;张归前;沈冰鑫;崔梦玲;井霈;王峣钧;胡光珉设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于二维K-SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于二维K‑SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积方法，根据卷积稀疏编码将地震数据进行全局分频处理；其次基于二维K‑SVD的地震数据低频分量反褶积处理，从二维低频地震数据中学习横向特征；接着研究了基于卷积稀疏编码的地震数据高频分量反褶积处理；最后将单道反褶积和多道反褶积的优势做互补，在反褶积目标函数中加入了垂向和横向约束，使得反褶积结果既有分辨率的提升，又有连续性的增强。本发明从测井数据学习储层反射系数特征以及与地震数据特征的映射关系，具有垂向分辨率高的特点，同时将地震数据的横向展布规律添加到反褶积处理中，使得反演结果呈现出较强的横向连续性，同时分辨率较地震数据有显著增强。
本发明授权一种基于二维K-SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维K-SVD和卷积稀疏编码的多道地震反褶积方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将地震数据进行了全局分频处理，将地震剖面分解为一个低频分量和一个高频分量：，为低频分量，为高频分量；地震数据在进行全局分频处理之后，相应分量之间依然满足褶积关系； S2、基于二维K-SVD对地震数据低频分量反褶积处理，从二维低频地震数据中学习横向特征，通过设计低通滤波器，使得所求的反射系数通过该低通滤波器之后能够使用K-SVD字典稀疏重构，并对反射系数添加L2范数约束； S3、基于卷积稀疏编码对地震数据的高频分量反褶积处理。
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