其中,CNN是一种特别适用于图像识别和分类的神经网络结构,它可以通过卷积、池化等操作,自动提取图像的特征信息。在地震图像的自动解释中,CNN可以将地震图像看做一种二维图像,通过卷积神经网络的训练,学习地震信号的特征和分布规律,提高地震图像的自动解释和识别准确率。 三、基于深度学习的地震图像自动解释方法的研究进展...
地质体识别和分割:地震图像中包含了丰富的地质信息,例如不同类型的岩石层、构造断层等。神经网络可以通过学习地质体的形态和特征,实现自动的地质体识别和分割。这为地震图像解释提供了更准确、高效的方式,并帮助地质学家更好地理解地下构造。 岩性预测和储量估计:神经网络可以学习地震图像中的岩性特征,进而进行岩性分类...
地震解释的第一步是地震成像分割。对于大多数地震成像而言,存在断层和层位成像不完全或很差的问题,而分割全局方法比.现在通常使用的局部同相轴拾取或区域增强法要完善得多。全局图像分割法的缺点是其处理费用比较高。我们应用自动结合地震图像特征的空间充填网方法降低费用。这种网使得三维地震图像的全局分割成为可能。...
地震数据体相干切片图像分析 是一种通过处理地震数据来获取地下结构信息的方法,它在地震解释中起着至关重要 的作用。本文以板桥油田构造解释为例,探讨地震数据体相干切片图像分析在复杂断 块构造解释中的应用。 板桥油田是位于华北地区的一个典型的复杂断块构造,其构造解释对于油田开发和勘 探具有重要意义。然而,由于...
3D地震数据中的断层解释是油气勘探和开发工作流程的关键组成部分。断层经常控制储层划分和流体运移等因素,并可能造成钻井危险。全面认识断层是地下安全高效开发的前提。通过利用云计算和机器学习等最新技术,Landmark开发了强大的工具来辅助和自动化故障解释过程。
相干体与图像锐化联合在地震解释中的应用
图像数据进行人工标注拐点以获得第一断层框架线段;根据相 邻的两个第一断层框架线段通过线性插值算法对中间地层剖 面图像进行自动插值以获得第二断层框架线段;对第二断层框 架线段进行残差校正处理以及平滑处理,并输出地震断层自动 解释结果。本发明基于人工标注以及线性插值算法实现了对断 ...
地震数据体相干切片图像分析在复杂断块构造解释中的应用-以板桥油田构造解释为例 裂陷盆地中大量不同尺度的断裂构造的发育既是油气圈闭形成的有利条件,也为油田构造确证带来了难度.以板桥油田构造解释为例,讨论了三维地震数据体相干切片图像在复杂断块构造解释中的应用;三维地震数据体的剖面和相干切片图像的同时利用,可...
裂陷盆地中大量不同尺度的断裂构造的发育既是油气圈闭形成的有利条件,也为油田构造确证带来了难度.以板桥油田构造解释为例,讨论了三维地震数据体相干切片图像在复杂断块构造解释中的应用;三维地震数据体的剖面和相干切片图像的同时利用,可以提高复杂断块区断层系统解释的可靠性和精细程度,提高油田滚动勘探开发的钻探成功...