【摘 要】
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基于深度学习方法的地震相智能识别技术可以大幅度减少人工操作。现有深度学习方法的网络模型只能提取单一接收域下的目标特征,难以获取地震相在剖面上的全局空间分布信息,模
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院,地球内部多尺度成像湖北省重点实验室,中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,中石化工程地球物理有限公司华北分公司
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司科技部项目“复杂地质体多学科协同建模与有效储层预测技术”(P20055-8)资助
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基于深度学习方法的地震相智能识别技术可以大幅度减少人工操作。现有深度学习方法的网络模型只能提取单一接收域下的目标特征,难以获取地震相在剖面上的全局空间分布信息,模型对少数类地震相的边界刻画效果较差,且缺乏对预测结果可靠程度进行评估的手段。针对这些问题,提出一种用于地震相分类识别的深度学习方法:在U-Net模型的末端加入金字塔池化模块以提高模型获取全局信息的能力;采用一种融合交叉熵与Dice指数的目标函数,改善不均衡数据中少数类地震相边界的刻画问题;提出"预测信息熵"的概念用于评估地震相
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