| 基于3D U-Net++L3卷积神经网络的断层识别 |
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| 引用本文： | 何易龙,文晓涛,王锦涛,张超铭,兰昀霖.基于3D U-Net++L3卷积神经网络的断层识别[J].地球物理学进展,2022(2):607-616. |
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| 作者姓名： | 何易龙 文晓涛 王锦涛 张超铭 兰昀霖 |
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| 作者单位： | 1. 成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;2. 成都理工大学地球物理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41774142)；;国家科技重大专项(2016ZX05002-004-013)联合资助； |
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| 摘 要： | 断层解释在构造圈闭中起着十分重要的作用，是地震构造解释的基础和关键.使用传统的相干体、曲率等属性解释断层效率较低，并且受人为因数影响较大，致使断层识别能力有限，而传统的卷积神经网络虽然可以在一定程度上摆脱人为因素的干扰，但在断层识别精度上并没有明显的提高.为了解决断层识别困难的问题，本文提出了一种基于3D U-Net++L3卷积神经网络的断层智能识别方法，该方法是采用计算机视觉领域的图像语义分割技术，对输入数据体的每一个像素点进行判断是否为断层，随后输出断层概率体.测试结果表明，本文所选用的模型的测试精度可以提高至95%左右，损失函数值可以收敛至2%左右.实际应用表明，模型可以在实际地震数据中准确地估算断层位置，在断层连续性上面有所提高，解决了断层与背景在细节上难分问题.从而验证了图像语义分割技术在断层识别上具有一定的研究价值.
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| 关 键 词： | 断层解释 3D U-Net++L3卷积神经网络 图像语义分割 像素点 |
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