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摘要
断层刻画了地层的边界位置，地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具，断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题，并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据，建立用于深度网络学习断层特征的样本数据，随后搭建网络进行训练，网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能，所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法，可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外，即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时，输入为叠后三维地震数据，输出为相同维度的三维数据体，其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明，此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别，在合成数据集上训练精度相差不大的前提下，引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。
- 出版日期2023
- 单位西安交通大学
