[发明专利]一种基于深度学习的断层检测方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202111575673.6 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN116299690A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 朱冬临;李磊;詹仕凡;郭锐;陶春峰;王管 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V1/28;G06F30/27;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 黄艳南;杨帆 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的断层检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取三维合成地震数据；利用所述三维合成地震数据构造训练样本以对高分辨率特征网络进行训练，得到三维断层检测模型，其中，所述三维断层检测模型的输出为断层体；获取待检测三维地震数据；将所述待检测三维地震数据输入到所述三维断层检测模型，得到第一断层体作为断层检测结果。本发明的方案由高分辨率卷积神经网络对三维地震数据进行特征提取最终预测相应的断层体，显著地提高了断层解释效率与准确率，为后续地质建模及储层预测提供可靠数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 断层 检测 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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