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合成数据样本卷积神经网络断层自动识别应用
【机构】 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；
【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。
【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金(xjj2018260,xjh012019030);中国博士后科学基金(2016M600780);国家自然科学基金(41604106,41674123,11871392)等项目资助
- 【会议录名称】 中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集
- 【会议名称】中国石油学会2019年物探技术研讨会
- 【会议时间】2019-09-09
- 【会议地点】中国四川成都
- 【分类号】P631.44
- 【主办单位】中国石油学会石油物探专业委员会、中国地球物理学会勘探地球物理委员会