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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建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：CN116559946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310525067.6，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建方法是由李克文;姚锐;李华昱;李文韬;范娅婷设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建方法，其特征在于，建立基于改进Transformer的叠前地震数据重建模型，通过收集大量叠前地震数据，进行数据清洗与数据切片，将三维维叠前地震数据转化为为二维叠前地震数据，从而构建叠前地震数据重建数据集，然后基于Transformer基础网络模型设计整体结构恢复模块，交替使用轴向注意力机制与标准注意力机制，基于CNN与门控卷积设计一个结构特征筛选模块，将结构特征上采样到所需大小并筛选有用的结构特征，然后基于快速傅里叶卷积CNN构建纹理修复模块，将上述结构特征逐步添加到纹理修复模块中，最后完成了叠前地震数据重建模型的建立，实现了叠前地震数据重建。

本发明授权一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Transformer的叠前地震数据重建方法，其特征在于，包括以下步骤：A.构建叠前地震数据重建数据集：通过收集大量叠前地震数据，使用统计分析方法对数据进行清洗，然后从不同维度将三维叠前地震数据标准化为二维叠前地震数据的形式，然后将二维叠前地震数据切片为固定大小，以实现叠前地震数据重建数据集的构建；B.构建整体结构恢复模块：利用Transformer的能力，设计一个整体结构恢复模块，采用交替使用轴向注意力模块与标准注意力模块的方法，通过下采样和上采样操作，实现在输入图像尺寸下输出结构；C.构建结构特征筛选模块：设计一个结构特征筛选模块，通过卷积神经网络CNN上采样整体结构特征，并利用门控卷积选择性地传输有用的特征，最后将结构特征传递到纹理修复模型；D.构建纹理修复模块:设计一个基于快速傅里叶卷积的纹理修复模块，包括卷积下采样、卷积上采样和快速傅里叶卷积层，将结构信息特征传递到预训练的基于快速傅里叶卷积的纹理修复模型上，最后实现叠前地震数据重建。

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大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。