摘要
断层解释是油气勘探开发过程中的重要工作,但是随着勘探规模的增大,传统的人工解释断层的方法已经无法满足实际生产的需要.针对人工标注断层特征费时费力、传统断层识别结果连续性不足的局限,以及地震资料中断层与非断层样本分类不均衡的问题,提出基于CBAM-UNet++模型的地震断层识别方法.采用合成地震数据自动生成地震数据和断层标签,提高断层标注的效率.首先,将CBAM注意力模块引入UNet++,从通道和空间两个维度抑制地震振幅信号干扰,增强地震断层的检测能力,采用DropBlock模块抑制网络中产生的过拟合问题;其次,引入Dice Loss损失函数用于减小断层识别任务中数据不均衡问题对模型的影响;再次,对断层预测结果进行霍夫变换,提取骨架,使断层预测结果更好地应用于地质目标;最后,在合成地震数据集、北海地区F3 区块真实地震数据上评估CBAM-UNet++模型,与UNet++、UNet、SegNet进行对比.结果表明,基于CBAM-UNet++的断层识别方法在准确率、断层连续性方面表现优异,可自动、有效地识别地震图像中的断层.
基金项目
古龙页岩油大数据分析系统构建技术研究项目(DQYT-2022-JS-750)
中国石油科技重大专项(2021ZZ10-05)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据