【摘 要】
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地震地层解释是油气储层表征的重要步骤之一，其识别精度及效率往往依赖于计算机的运算效率、解释软件的开发以及地震解释人员的经验.为了提高地层解译的准确性和效率，发挥基于数据驱动深度学习方法的优势，本文采用U形全卷积神经网络(U-net)进行地震地层自动识别，在少量标签数据集为研究基础的前提下，以地震振幅反射特征为出发点，采用监督学习方式对网络模型进行训练，然后将地震地层识别转化为语义分割问题，从像素级
【机 构】
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地质过程与矿产资源国家重点实验室,中国地质大学(武汉),430074
【出 处】
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中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
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地震地层解释是油气储层表征的重要步骤之一，其识别精度及效率往往依赖于计算机的运算效率、解释软件的开发以及地震解释人员的经验.为了提高地层解译的准确性和效率，发挥基于数据驱动深度学习方法的优势，本文采用U形全卷积神经网络(U-net)进行地震地层自动识别，在少量标签数据集为研究基础的前提下，以地震振幅反射特征为出发点，采用监督学习方式对网络模型进行训练，然后将地震地层识别转化为语义分割问题，从像素级别上将图像中的每个像素分类到特定的地层类别.采用荷兰F3实际三维地震数据集进行地层分割任务试验，结果表明本文所采用的U-net模型在较少训练数据集情况下，地层识别准确率高达98.93％，且在训练时间、预测时间以及识别精度等方面都要明显优于传统卷积神经网络，并对远离训练区域的地层信息有着良好的泛化性.上述结果表明基于U-net的深度网络模型在智能地震地层解释中具有很大的应用潜力.
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