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龙图腾网获悉北京中恒利华石油技术研究所申请的专利一种基于频率-频率卷积神经网络的地震成像方法及系统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：CN121578379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511899052.1，技术领域涉及：G01V1/34；该发明授权一种基于频率-频率卷积神经网络的地震成像方法及系统是由毕建军;陈彦虎;李志向;赵海山;李娜;张玲玲;聂新佳;王冰;李健设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频率-频率卷积神经网络的地震成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及油气地球物理勘探技术领域，公开了一种基于频率‑频率卷积神经网络的地震成像方法及系统，通过构建融合均方误差、结构相似性与物理约束的综合损失函数，利用多任务学习机制协同控制地震数据的振幅保真度、结构连续性与物理合理性，同时，通过构建集成注意力门控与多尺度特征融合的F2F‑CNN网络结构，采用编码器‑解码器对称设计，在跳跃连接中嵌入注意力机制，自适应增强对薄层等关键地质特征的响应，抑制背景噪声干扰，在此基础上，建立了一种基于局部信噪比的动态加权融合策略，依据预测高频数据与原始高频数据在不同区域的信噪比水平，自适应调整融合权重，在侧重网络重构的高频有效信号的同时，保留原始数据中的可靠成分。

本发明授权一种基于频率-频率卷积神经网络的地震成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频率-频率卷积神经网络的地震成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标勘探区域的原始地震数据，对原始地震数据进行频谱分析与分频处理，构建低频地震数据与原始高频地震数据的数据对； 搭建频率-频率卷积神经网络，定义多任务学习的综合损失函数，对所述频率-频率卷积神经网络执行分阶段训练与优化，得到训练完成的频率-频率卷积神经网络模型； 其中，搭建频率-频率卷积神经网络，具体包括： 构建编码器-解码器对称架构的频率-频率卷积神经网络，编码器路径设置4个编码块，每个编码块包含2个3×3卷积层、批量归一化层、ReLU激活层及2×2最大池化层，通过池化层逐级收缩空间尺寸，同时将特征通道数从32逐次提升至256； 在网络中心设置瓶颈层，采用深度卷积对编码器输出特征进行处理，得到512通道的高维特征，再通过多尺度特征融合模块集成编码器各阶段特征，实现多尺度地质特征的深度融合； 解码器路径设置4个解码块，通过2×2转置卷积逐层恢复特征空间尺寸，在编码器与解码器的跳跃连接中嵌入注意力门控模块，自适应增强关键地质特征的响应； 在网络输出端设置1×1卷积层与Tanh激活函数，实现从低频特征到高频数据的映射； 其中，通过多尺度特征融合模块集成编码器各阶段特征，实现多尺度地质特征的深度融合，具体包括： 对编码器各阶段输出的特征图执行特征对齐处理，确保不同尺度特征的空间维度与坐标系统相匹配； 通过1×1卷积层统一各阶段特征的通道数，再利用3×3卷积层实现跨尺度特征的深度交互； 再次通过1×1卷积层对交互后的特征进行通道压缩，输出融合后的多尺度地质特征，用于后续解码器的特征恢复与重构； 将所述低频地震数据输入训练完成的频率-频率卷积神经网络模型，通过模型学习的非线性映射关系，生成预测高频地震数据； 基于局部信噪比的动态加权策略，将所述预测高频地震数据与原始地震数据进行融合处理，生成最终的高分辨率地震成像数据。

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