论文摘要
断层解释是复杂构造解释的核心,解释效率及好坏程度直接影响着油气勘探开发工作的进展。近年来,人工智能已在诸多领域得到应用并取得较好效果,本文尝试将卷积神经网络用于断层识别。首先我们利用Wu等人开发的通过调整不同参数生成不同类型数据集的工具制作了包含不同类型断层的合成地震记录,并用数据增强技术和归一化对其进行了预处理,将地震数据中以每个采样点为中心的高为48像素宽为32像素的方形的像素块作为输入;构建卷积神经网络模型,通过训练对模型参数进行对比,最终采用adam优化函数,初始学习率设置为0.001,设置batch size为64,全连接层dropout为0.5,激活函数采用Relu函数;用合成地震记录对训练得到的模型进行测试,准确率为92.36%,结果验证了用卷积神经网络进行断层识别的可行性。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 任雄风,张军华,林承焰,刘显太,杜玉山
关键词: 卷积神经网络,断层识别
来源: 中国石油学会2019年物探技术研讨会 2019-09-09
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 地质学,地球物理学,自动化技术
单位: 中国石油大学(华东)胜利油田勘探开发研究院
分类号: TP183;P631.44
页码: 1535-1538
总页数: 4
文件大小: 627k
下载量: 230
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