论文摘要
断层在构造圈闭中起着至关重要的作用,断层解释是地震解释流程的关键环节之一。本文将断层识别问题视为一个二分类问题,将卷积神经网络用于三维实际地震数据以自动识别断层,本文算法主要分为两部分:(1)合成三维地震数据,用于训练模型;(2)将训练模型用于三维实际地震数据,进行断层自动预测。在模型训练中,本文生成了40对三维数据体,其中40个为含有多种断层的合成地震数据体;另外40个为与合成地震数据体对应的断层标签数据体,若三维合成地震数据体中某点为断层,则对应标签数据体中相同位置的值为1,反之为0。对三维合成数据体中的样本点,本文选取以该点为中心的三个正交面作为单个样本(18*18*3),对应标签数据体中的值则为标签(断层或非断层),利用样本集和标签集训练搭建的网络,而后将训练网络用于三维实际地震数据体进行断层自动识别,并与相干体算法结果进行对比。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 何涛,刘乃豪,吴帮玉,朱旭,郑浩
关键词: 卷积神经网络,断层自动识别,合成三维地震数据,相干体技术
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
专业: 地质学,地球物理学
单位: 西安交通大学数学与统计学院中国石化地球物理重点实验室西安交通大学电子与信息工程学院
分类号: P631.44
页码: 1539-1542
总页数: 4
文件大小: 579k
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标签：卷积神经网络论文; 断层自动识别论文; 合成三维地震数据论文; 相干体技术论文;