【摘 要】
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断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主，其依赖解释人员的经验且耗时较长；常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性，往往涉及多个参数，因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年来，随着深度学习技术的发展，非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征。为此，引入深度学习中的边缘检测技术，即整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edg
【基金项目】
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海洋石油勘探国家工程实验室开放基金（20-22）项目“相空间多属性地震断层智能解释技术”（2020-YXKJ-002）资助；
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断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主，其依赖解释人员的经验且耗时较长；常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性，往往涉及多个参数，因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年来，随着深度学习技术的发展，非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征。为此，引入深度学习中的边缘检测技术，即整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection, HED）网络，并根据地震数据和断层特点对网络结构进行改进和优化，提出适用于地震断层智能解释的改进HED（Improved HED,IHED）网络。主要步骤包括：（1）将原始二维HED网络推广至三维，搭建三维HED网络；（2）根据HED网络的多尺度特点，调整三维HED网络构架；（3）利用三维合成地震数据及其标签数据训练得到三维IHED模型，将该模型用于实际地震数据进行断层智能解释。与相干体算法和U-Net模型相比，三维IHED模型对断层预测的准确性更高，连续性更好。该方法为地震断层智能识别提供了一条可靠途径。
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