【摘 要】
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在地震数据解释中,断层被认为是地震反射的不连续性,断层组合则是指在一定范围内同时出现的多个断层组成的某种几何形式。基于地震图像的断层及断层组合解释是地质构造解释、储层表征和井位布置选取的关键步骤。目前,在断层组合的检测方面仍然停留在人工判断的阶段。存在耗时久、难度高、流程复杂、具有经验误差等问题。而随着机器学习、深度学习、计算机视觉等高新技术的发展,卷积神经网络已应用到了多个领域并取得了巨大的成功
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在地震数据解释中,断层被认为是地震反射的不连续性,断层组合则是指在一定范围内同时出现的多个断层组成的某种几何形式。基于地震图像的断层及断层组合解释是地质构造解释、储层表征和井位布置选取的关键步骤。目前,在断层组合的检测方面仍然停留在人工判断的阶段。存在耗时久、难度高、流程复杂、具有经验误差等问题。而随着机器学习、深度学习、计算机视觉等高新技术的发展,卷积神经网络已应用到了多个领域并取得了巨大的成功,这使得用基于卷积神经网络的图像识别方法在地震图像上进行断层组合的智能识别成为可能。针对传统断层组合人工识别方式的缺陷,以及应用人工智能方法在断层组合识别中存在的问题,本文开展了断层图像数据扩充方法研究,提出了基于卷积神经网络的断层组合识别方法,构建了胜利油田某区块断层组合样本集,设计并实现了断层组合智能识别系统。具体工作主要有以下几个方面:(1)针对实际采集的数据中断层较少、形态单一,形成的样本数量不能满足神经网络的训练样本数量要求等问题,开展了断层图像数据扩充方法研究,为提高生成图像的质量,提出了R-Cycle GAN图像扩充方法;设计了一种基于全卷积神经网络的评价模型,对提出的数据扩充方法进行了有效性评价。(2)分析了基于Faster R-CNN的目标检测模型在断层组合数据集上的可行性,针对断层组合数据中目标尺度大小不一,原始目标检测模型的识别效果较差等问题,提出了一种基于双路区域建议网络改进的Faster R-CNN断层组合识别方法;改进了激活函数,提升模型收敛速度的同时,使训练的模型更加健壮;通过设置不同目标检测模型的对比实验,验证了本文改进方法的有效性。(3)设计并实现了基于卷积神经网络的断层组合智能识别系统,构建了胜利油田某区块断层组合数据集,并在该区块进行了断层组合识别应用研究,符合该区块实际生产情况。
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