基于深度學習的多屬性鹽丘自動識別方法

作者：張玉璽,劉洋,張浩然,呂文杰,薛浩

摘要：三維地震數據的鹽丘解釋存在難度大且效率低的問題。為此,以深度學習技術為基礎,以少量的二維地震數據為樣本訓練和測試模型,利用不同地震屬性實現鹽丘自動識別。流程主要包括三部分:首先,基于鹽丘的地震反射特征提取了雜亂、均方根振幅以及方差等3種敏感屬性,每一種屬性分別選取少量主測線數據及時間切片作為訓練樣本進行預處理,并利用數據增強方法自動生成大量數據作為網絡的訓練樣本;然后,搭建基于編碼—解碼器結構的卷積神經網絡,分別輸入不同屬性的兩類樣本進行模型訓練和測試以得到多個獨立的模型;最后,為了綜合考慮各屬性特征,減少預測誤差并得到更全面、準確的預測結果,利用集成學習方法融合多個模型并得到優化后的分類結果。結果表明,所提方法能高效、準確地在三維數據體實現鹽丘自動分割,鹽丘邊界清晰,分類錯誤點明顯減少,進一步提高了模型預測能力。

發文機構：中國石油大學（北京）油氣資源與探測國家重點實驗室 中國石油大學（北京）CNPC物探重點實驗室 中國石油大學（北京）克拉瑪依校區 中海油研究總院

關鍵詞：深度學習鹽丘自動識別地震屬性集成deep learningautomatic interpretation of salt domesseismic attributesensemble learning

分類號： P631.4[天文地球—地質礦產勘探]