【摘 要】
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三维地震数据的盐丘解释存在难度大且效率低的问题。为此,以深度学习技术为基础,以少量的二维地震数据为样本训练和测试模型,利用不同地震属性实现盐丘自动识别。流程主要包
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）CNPC物探重点实验室,中国石油大学（北京）克拉玛依校区,中海油研究总院
【基金项目】
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国家科技重大专项课题(2017ZX05018-005)资助
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三维地震数据的盐丘解释存在难度大且效率低的问题。为此,以深度学习技术为基础,以少量的二维地震数据为样本训练和测试模型,利用不同地震属性实现盐丘自动识别。流程主要包括三部分:首先,基于盐丘的地震反射特征提取了杂乱、均方根振幅以及方差等3种敏感属性,每一种属性分别选取少量主测线数据及时间切片作为训练样本进行预处理,并利用数据增强方法自动生成大量数据作为网络的训练样本;然后,搭建基于编码—解码器结构的卷积神经网络,分别输入不同属性的两类样本进行模型训练和测试以得到多个独立的模型;最后,为了综合考虑各属性特征,减
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