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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州);电子科技大学申请的专利一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理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：CN116047587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211518647.4，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理方法是由徐天吉;刘海潮;郭济设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理方法，包括以下步骤：步骤1，合成模拟的纯净地震数据，模拟生成实际地震资料中的噪声，模拟实际勘探获取的地震资料；步骤2，将含噪数据和构造的噪声数据进行NSST变换，将变换后的Shearlet系数矩阵分别利用尺寸和滑动步长固定的窗口滑动截取，从而构建训练集和测试集；步骤3，搭建多级小波卷积神经网络，使用上述训练集进行迭代训练，利用网络的前后传播更新参数，每一次训练之后计算损失函数，通过不断地修正超参数，让损失函数逐渐收敛；步骤4，利用本方法进行实际地震数据去噪。本方案解决了震勘探数据中多种类型噪声压制难度大、传统去噪方法泛化性差等问题。

本发明授权一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NSST和深度学习的人工智能地震数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，利用雷克子波合成模拟的纯净地震数据，模拟生成实际地震资料中的噪声，将两者相加来模拟实际勘探获取的地震资料； 步骤2，将模拟合成的含噪数据和构造的噪声数据进行NSST变换，得到其在不同方向上的Shearlet系数矩阵，利用地震信号的几何方向特性，将模拟数据不同方向的Shearlet系数矩阵以固定尺寸和滑动步长的窗口滑动截取，以此产生训练样本，从而构建训练集和测试集； 步骤3，搭建多级小波卷积神经网络，确定合适的损失函数和学习率、batch_size、训练迭代次数，使用上述训练集进行迭代训练，利用网络的前后传播更新参数，每一次训练之后计算损失函数，通过不断地修正超参数，让损失函数逐渐收敛，此过程会不断地更新网络参数，最终保留损失函数最优的模型参数； 步骤4，利用本方法进行实际地震数据去噪。

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电子科技大学长三角研究院(湖州);电子科技大学，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；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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