【摘 要】
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<正>1.引言地震相分析是地震地层学的核心,研究地震相的目的在于分析层序的沉积环境及古地理,重塑盆地的沉积史、构造史,预测生储油相带及可能的地层、岩性圈闭[1]。大多数现
【机 构】
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中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室; 中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室; 中国石油大学(北京)克拉玛依校区;
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX05018-005)资助
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<正>1.引言地震相分析是地震地层学的核心,研究地震相的目的在于分析层序的沉积环境及古地理,重塑盆地的沉积史、构造史,预测生储油相带及可能的地层、岩性圈闭[1]。大多数现有方法解释效率低,并且严重依赖人工经验。深度学习技术能够帮助解决这些问题。本文基于深度神经网络,选取少量主测线和时间切片数据进行预处理,再利用数据增强生成训练数据并分别划分为两个数据子集进行模型训练和测试,得到四个模型之后利用集成学习方法将各模型融合得到优化的分类结果并应用于整个三维地震数据。结果表明,该技术能够准确识别地震相。
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