【摘 要】
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断层检测是地震资料解释的一项重要工作。基于相干体、曲率等属性的常规断层检测方法不够直观,人工手动拾取断层无法高效处理实际生产中的海量地震数据。深度学习网络由于具有强大的特征提取能力和高效的特征表达能力,近年来被广泛应用于地震数据处理和解释中。为此,提出了一种基于多分辨率U-Net网络(MultiResU-Net)的断层检测方法,即引入多分辨率模块增强网络模型的多尺度断层检测能力,使用残差路径代替普通跳跃连接,缩小用于拼接的特征图之间的语义差别。相比于普通U-Net网络,训练完备的多分辨率U-Net网络模型
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于微地震数据的致密油气储层裂纹演化分形特征研究”(41504097)和“深度偏移地震数据特征剖析与深度域直接反演方法研究”(41874153)联合资助。
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断层检测是地震资料解释的一项重要工作。基于相干体、曲率等属性的常规断层检测方法不够直观,人工手动拾取断层无法高效处理实际生产中的海量地震数据。深度学习网络由于具有强大的特征提取能力和高效的特征表达能力,近年来被广泛应用于地震数据处理和解释中。为此,提出了一种基于多分辨率U-Net网络(MultiResU-Net)的断层检测方法,即引入多分辨率模块增强网络模型的多尺度断层检测能力,使用残差路径代替普通跳跃连接,缩小用于拼接的特征图之间的语义差别。相比于普通U-Net网络,训练完备的多分辨率U-Net网络模型
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