【摘 要】
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地震层位解释是构造解释的重点内容,目前主要是人工交互解释和自动化解释两种方式,人工解释缺点是成本高,周期长,而自动化解释方法经常存在串层的问题导致需要人工大量质控。本文提出基于主动学习机制的智能多层位同时解释方法,利用主动学习和语义分割构建多层位解释网络,通过将待解释的多个目标层位进行人工标注用于端到端的网络模型训练,实现智能多层位解释,由于多个层位之间具有空间走势约束特征,可有效避免基于深度学习
【出 处】
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2022年中国石油物探学术年会论文集（下册）
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地震层位解释是构造解释的重点内容,目前主要是人工交互解释和自动化解释两种方式,人工解释缺点是成本高,周期长,而自动化解释方法经常存在串层的问题导致需要人工大量质控。本文提出基于主动学习机制的智能多层位同时解释方法,利用主动学习和语义分割构建多层位解释网络,通过将待解释的多个目标层位进行人工标注用于端到端的网络模型训练,实现智能多层位解释,由于多个层位之间具有空间走势约束特征,可有效避免基于深度学习方法层位解释经常遇到的串层问题。通过数值试算表明本文提出的智能多层位解释方法显著提高了层位解释的精度和效率。利用迁移学习技术,可将已训练的好的多层位解释网络应用于新的工区,解决新工区层位解释应用中模型泛化问题,提高层位解释网络的适用性。
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