基于卷積神經網絡的斷層預測方法

作者：劉江,涂齊催,李炳穎,黃鑫,張廣智,張佳佳,吳堯,朱圣偉

摘要：針對傳統相干體屬性在預測斷層時存在斷層假象以及易受噪聲影響等缺點,本文提出一種利用卷積神經網絡進行斷層預測的方法。首先構建適合實際工區斷層特征的卷積神經網絡模型,然后利用部分分頻地震數據和人工解釋出的斷層標簽進行網絡模型訓練,最后把訓練好的模型應用到整個三維地震數據中進行斷層預測。實際地震數據預測結果表明基于卷積神經網絡斷層預測結果與地震數據吻合較好,并且在斷層細節刻畫上要優于傳統地震相干體屬性方法。

發文機構：中海石油（中國）有限公司上海分公司研究院 中國石油大學（華東）地球科學與技術學院

關鍵詞：卷積神經網絡斷層深度學習相干體屬性convolutional neural networkfaultsdeep learningcoherent attribute

分類號： P631[天文地球—地質礦產勘探]O242[天文地球—地質學]