UNet与注意力机制结合的断层识别研究

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在油气勘探中,断层解释是研究构造的基础,也是地震资料解释的关键.断层形态与规模位置与展布对探究地壳构造变化油井定位油气运移通道或封堵意义重大.传统的断层解释方法通常辅以多种手段方法,以提高断层识别的准确性和可靠性.随着地震勘探技术不断进步,勘探仪器越来越精密采集数据量剧增,传统断层检测方法效率和效果逐渐降低.近年来,随着人工智能技术的迅速发展,国内外研究人员开始使用深度学习技术进行断层的检测较有代表性的是伍新明等提出的基于U-Net的三维断层检测方法,取得了较为良好的效果对于一些较复杂的构造及小断层,简单的U-Net不能取得满意的效果.
作者：罗一梁张固澜梁晨曦段景李勇
作者单位：西南石油大学地球科学与技术学院,成都,610500
母体文献：中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会论文集
会议名称：中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会  
会议时间：2021年5月21日
会议地点：武汉
主办单位：中国地球物理学会
语种：chi
分类号：TP3
关键词：油气勘探  断层识别  神经网络  注意力机制
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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2024-12-3 03:08 上传 UNet与注意力机制结合的断层识别研究.pdf

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