背景：随着油气勘探程度的提高，勘探目标逐渐向深处和地表复杂地区转移，地震数据处理要求也越来越高。随机噪音是地震数据中广泛存在的一种干扰，背景随机噪音干扰严重，难以实现地质结构的准确成像，为后续解释工作带来困难。因此，如何有效的压制噪声，从而提高地震资料的信噪比是地震勘探领域中亟需解决的问题。 主要问题： （1）噪声与信号的有效区分：随机噪声往往与信号混杂在一起，难以直接分离。Shearlet变换通过其多尺度、多方向性的特性，试图在变换域内更有效地区分噪声和信号，以便更精确地去除噪声。 （2）信号信息的保留：在去除噪声的过程中，很容易损失或改变原始信号中的有效信息。Shearlet变换的目标是在去除噪声的同时，最大程度地保留原始信号的有效信息，确保处理后的数据仍具有足够的准确性和可靠性。 解决方案： 根据Shearlet变换的多尺度、多方向性特点，地震数据经过Shearlet变换会得到一系列不同尺度、 不同方向的Shearlet系数。若Shearlet基函数的方向越逼近有效信号，则Shearlet系数越大；若基函数的方向与信号方向偏差越大，则Shearlet系数越小。 由于随机噪声不具有方向性，所以经Shearlet变换后所得系数较小。利用阈值函数去掉较小的Shearlet系数，保留较大的部分，就能压制随机噪声，再进行Shearlet反变换得到去噪后的记录。 特色与创新点： （1）Shearlet变换理论不仅具有多尺度多方向性和时频局部性，且其核函数的支撑域具有各向异性，可以按照任意方向分解地震数据。随机噪音去除效果较好。 （2）Shearlet变换作理论计算复杂程度低，该作品计算效率高。 （3）该作品既适用于陆上平原、山地地震资料，也适用于海上资料。不受地震资料频率影响。

该应用主要服务于以下几类用户群体： 企业采购部门：帮助采购专员和经理快速审核合同条款，降低风险 法务团队：辅助法务人员高效识别合同中的法律风险点 合规审计人员：确保合同符合公司政策和行业法规要求 中小企业主：为缺乏专业法务团队的中小企业提供合同审核支持 功能模块 1. 合同风险识别模块 条款合规性检查（是否符合行业标准和企业政策） 高风险条款标记（如不平等条款、模糊表述） 法律术语解释与建议 2. 关键信息提取模块 自动提取合同各方信息 识别付款条件、交付时间等关键条款 义务与权利条款结构化呈现 3. 智能比对模块 与标准合同模板比对差异 历史合同版本对比分析 行业基准数据对比 4. 建议生成模块 自动生成修改建议 替代条款推荐 风险等级评估报告 5. 协作与工作流模块 多人评审批注功能 审核流程跟踪 电子签名集成 技术架构 1. 基础架构层 Dify平台：作为大模型应用开发框架，提供模型管理、Prompt工程和API服务 大模型底座：结合通用大模型(如GPT-4)与法律领域微调模型 向量数据库：存储合同条款向量用于相似性检索(如Milvus/Pinecone) 2. 数据处理层 文档解析：PDF/Word解析(使用Apache PDFBox/Docx4j) 文本预处理：分词、实体识别、关键信息提取 知识图谱：构建合同法律条款关系网络 3. 智能服务层 规则引擎：内置合同审核规则库 大模型服务：提供自然语言理解与生成能力 检索增强生成(RAG)：结合内部知识库提供准确回答 4. 应用层 API服务：RESTful API供系统集成 微服务架构：各功能模块独立部署