【摘 要】
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对地震数据进行断层解释一直是油气勘探开发过程中的一项重点工作。传统的断层解释主要是以人机交互方式进行的,效率低,并且人为因素可能增大断层解释结果的不确定性;而常规
【机 构】
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中国石油大学（华东）,中国石油勘探开发研究院西北分院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“页岩气储层有效应力分布规律的精细地震预测方法研究”(41674130),中国石油天然气集团有限公司科学研究与技术开发项目“深层及非常规物探新方法新技术”(2019A-3312)联合资助
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对地震数据进行断层解释一直是油气勘探开发过程中的一项重点工作。传统的断层解释主要是以人机交互方式进行的,效率低,并且人为因素可能增大断层解释结果的不确定性;而常规的断层识别方法则通常需要设置多个控制参数,导致断层识别的结果严重依赖参数设置的准确性。为此,提出一种基于卷积深度神经网络的地震数据断层识别方法,该方法利用ResNet深度残差网络可有效训练深层卷积神经网络和U-Net架构可表征多尺度、多层次特征信息的优势,将ResNet和U-Net架构联合,构建了用于地震数据断层识别的网络架构(SeisFault
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