三维地震断层智能识别与重建

发布时间：2021-06-09 01:39

　　断层是连续地层受应力挤压、拉伸而产生的断裂聚集带。断层解释是地震资料解释的核心,它直接影响到油田气田勘探与开采的效率与效益。随着地震勘探的规模日益扩大,周期日益缩短,精细解释的要求日益提高,断层的智能解释备受业界学界关注。断层本身形态复杂,分布规律难觅。仅仅从二维地震剖面去解释断层会丢失大量的断层空间信息特征。将三维地震数据体看作三维图像,可以用深度学习计算机视觉的方法去解决断层解释问题。以卷积神经网络为代表的深度学习方法具有高维复杂信息挖掘,目标特征自动提取,端到端的一体化流程等特点,基于此类方法的三维断层识别与重建是新的研究方向和前沿科学热点。为了进一步提高断层识别与重建的效果,本文从三维角度研究了断层解释中的断层智能识别与重建问题。三维角度主要有区别于断层“点”,地震剖“面”,而是以地震空间“体”作为研究对象的基本单元,以保留地震空间数据体内的断层空间结构特征。对此,本文对于断层的智能识别与重建提出以三维角度的研究方法,本文的具体工作与创新总结如下:a)本文提出了一种基于3D-Unet++卷积神经网络的断层识别方法。本文以Unet卷积神经网络为基础网络模型,通过加入密集连接,三维... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

BP神经网络模型

电子科技大学硕士学位论文10图2-2对象识别或场景理解从粗粒度到细粒度推理的演变(a)图像物体识别；(b)图像目标检测；(c)图像分割；(d)图像实例分割图2-3卷积神经网络发展分支

电子科技大学硕士学位论文10图2-2对象识别或场景理解从粗粒度到细粒度推理的演变(a)图像物体识别；(b)图像目标检测；(c)图像分割；(d)图像实例分割图2-3卷积神经网络发展分支

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Manhattan距离的相干体技术的应用[J]. 刘海燕,刘财,刘洋,张营,高凤霞.  世界地质. 2013(01)
[2]基于小波变换的地震相干体算法及其应用[J]. 王西文,苏明军,刘军迎,朱文春,赵景茂,王大兴,刘存辉,唐月红.  石油物探. 2002(03)

博士论文
[1]三维地震断层自动识别与智能解释[D]. 严哲.中国地质大学 2010

硕士论文
[1]裂缝网络的识别方法研究与实现[D]. 陈锋.电子科技大学 2019



本文编号：3219649