论文摘要
地震断层识别在地震解释中是一项关键而又耗时的工作,现有的地震断层识别技术有很多,如相干体分析、边缘检测、人工蚂蚁算法等,但这些方法计算量较大且依赖于地质解释人员的经验。本文将断层识别问题转变为机器学习中的二分类问题,提出了基于卷积神经网络(CNN)的地震断层自动识别方法。该方法主要分为两步,首先搭建CNN网络训练出一个模型,再用这个模型对三维实际地震数据进行断层自动识别和预测。本文在三维地震数据中选取少量数据进行人工标记(断层点和非断层点),并以选取的标记点为中心,沿着Xline、Inline、Time三个方向分别提取一个二维地震数据作为训练样本,希望能在减少训练时间的同时,更大地利用三维地震数据的空间特征信息训练模型。本文在进行网络训练之前对样本进行了数据增广,以避免因数据量小而出现的过拟合现象,增强网络的推广性。最后,将本文提出的算法用于三维实际地震数据进行断层识别和预测,并与传统的相干体算法结果进行了对比。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 王紫蕊,吴帮玉,刘乃豪,朱旭,李博
关键词: 断层自动识别,卷积神经网络,数据增广算法,相干体
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: 1515-1518
总页数: 4
文件大小: 1424k
下载量: 355
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