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基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测

2021-08-18杨午阳杨佳润陈双全匡丽琴王恩利周春雷

石油地球物理勘探 2021年4期
关键词:模型

杨午阳 杨佳润 陈双全 匡丽琴 王恩利 周春雷

(①中国石油勘探开发研究院西北分院,甘肃兰州 730020; ②中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室,北京 102249; ③中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京 102249)

0 引言

断层解释是地震资料解释的关键环节之一。传统方法是:首先通过人工在二维地震剖面上根据同相轴的不连续性识别断层,再在三维空间进行断层组合。目前,可以在常规地震波形剖面的基础上增加不同的地震属性进行断层联合解释,如相干[1-4]、方差[5]、曲率[6]等属性。其中,Bahorich等[1]提出的基于互相关C1相干体技术计算速度快,但受相干噪声干扰明显;Marfurt等[2]提出的基于多道相似性C2相干体技术在保证计算速度及适用性的同时,弥补了C1相干算法由于采样少造成的抗噪性低的不足,但对波形和横向振幅的变化敏感;为了进一步提高相干体技术的分辨率,Gersztenkorn等[3]提出了基于本征结构的C3相干技术,通过计算协方差求取相干值,但运算速度相对较慢。而方差体技术[5]是一种基于概率方差分析的不连续性检测,它通过计算相邻地震道之间的方差表示反射特征的差异,从而完成断层的识别。

除了上述与地震属性相关的方法识别断层外,还可以通过边缘检测[7]、数据目标特殊处理、模型正演分析[8]和全三维解释[9]等技术提高断层识别的准确性和可靠性[10]。其中,边缘检测技术起源于图像处理领域,主要用于检测图像中的灰度突变,可检测地震数据中的反射同相轴不连续。……

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