典型文献
改进的整体嵌套边缘检测地震断层识别技术
文献摘要：
断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要.传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数.近年来,随着深度学习技术的发展,非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征.为此,引入深度学习中的边缘检测技术,即整体嵌套边缘检测(Holistically-Nested Edge De-tection,HED)网络,并根据地震数据和断层特点对网络结构进行改进和优化,提出适用于地震断层智能解释的改进HED(Improved HED,IHED)网络.主要步骤包括:①将原始二维HED网络推广至三维,搭建三维HED网络;②根据HED网络的多尺度特点,调整三维HED网络构架;③利用三维合成地震数据及其标签数据训练得到三维IHED模型,将该模型用于实际地震数据进行断层智能解释.与相干体算法和U-Net模型相比,三维IHED模型对断层预测的准确性更高,连续性更好.该方法为地震断层智能识别提供了一条可靠途径.
文献关键词：
整体嵌套边缘检测;深度学习;断层智能解释;卷积神经网络;U-Net
中图分类号：
作者姓名：
刘乃豪;李时桢;黄腾;高静怀;丁继才;王治国
作者机构：
中海油研究总院有限责任公司,北京100028;西安交通大学信息与通信工程学院,陕西西安710049;西安交通大学人工智能学院,陕西西安710049;西安交通大学数学与统计学院,陕西西安710049
文献出处：
引用格式：
[1]刘乃豪;李时桢;黄腾;高静怀;丁继才;王治国-.改进的整体嵌套边缘检测地震断层识别技术)[J].石油地球物理勘探,2022(03):499-509
A类：
Holistically,断层智能解释,IHED,断层预测
B类：
整体嵌套边缘检测,测地,断层识别,断层解释,油气藏,勘探与开发,解释方法,地震数据,不连续性,深度学习技术,线性卷积,Nested,Edge,De,tection,根据地,Improved,构架,三维合成,标签数据,数据训练,练得,相干体,Net,智能识别
AB值：
0.252415
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