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CNN深度学习高分辨率断裂检测
【机构】 中国石油勘探开发研究院； 中国石油集团海洋工程有限公司；
【摘要】 本次研究引入AI思想,尝试在地震数据信噪比低及标签数据质量差的情况下,运用深度学习的断裂检测技术来提高断裂检测的智能化、精细化程度。首先针对地震资料品质差等问题,采用基于各向异性扩散理论的断层增强技术对地震数据进行预处理,提升断点断面的成像清晰度,为断层识别提供优质的基础资料;其次针对断裂检测的智能识别问题,采用基于Unet的CNN网络来实现图像分割的断裂检测算法,做到了基于大数据的完全自动的有监督神经网络学习,极大的提升了断层检测的效率;最后针对断裂检测的精细识别问题,采用基于图像处理的正则化工作流来增强断层图像质量,有效提高了断裂检测的精细程度。并通过在实际工区的应用,证实了该方法对于断裂检测具有理想的效果,为后续断裂分析奠定了良好的基础。
【基金】 中国石油科技项目“岩性地层圈闭精细刻画关键技术与地震沉积学研究”(2021DJ0403)和“地震储层预测质控软件系统集成研发”(kt2020-10-05)联合资助
- 【会议录名称】 2022年中国石油物探学术年会论文集（下册）
- 【会议名称】2022年中国石油物探学术年会
- 【会议时间】2022-12
- 【会议地点】中国海南海口
- 【分类号】TP18;P631.4
- 【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