基于深度学习的相对地质时间体估计方法

作者：李海山; 杨午阳; 伍新明; 魏新建; 许鑫

来源：石油地球物理勘探, 2023, 58(02): 277-284.

DOI：10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2023.02.003

• 深度学习
• 残差学习
• 注意力机制
• 构造解释
• 相对地质时间
• 层位追踪

常规自动解释方法难以正确追踪三维地震数据体中被断层错断的地震反射层位。为此，提出了基于深度学习的相对地质时间体估计方法。首先，针对相对地质时间体估计需求，设计一个由编码器—解码器框架组成的相对地质时间体估计网络；其次，采用结构相似性准则为损失函数，利用生成的准确标注合成训练数据集对相对地质时间体估计网络进行训练，使其具备准确地从地震数据体中估计相对地质时间体的能力；最后，通过提取多个恒定的相对地质时间体等值面实现多个地震反射层位的自动追踪。测试结果表明，该方法不仅在验证数据集上显示出优异性能，而且在实际地震数据体上也获得了较好效果；利用估计的相对地质时间体能够一次性获得多个能够表征地层空间形态的地震反射层位。

• 单位
  中国科学技术大学; 中国石油勘探开发研究院西北分院