[发明专利]一种基于深度学习的断层智能识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210779693.3 | 申请日： | 2022-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN115201902A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 朱振宇;王清振;杜向东;丁继才;黄小刚;薛东川;姜秀娣;李超;欧阳炀;郑颖;王兴芝 | 申请（专利权）人： | 中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司北京研究中心 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 孙楠 |
| 地址： | 100010 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的断层智能识别方法及系统，其包括：根据输入的地震数据，生成断层以及断层对应的标签，并构建断层样本库，由所述断层样本库提供训练样本及其标签；构建基于图像分割的卷积神经网络，并由所述训练样本及标签对所述卷积神经网络进行训练，得到对三维地震数据中的断层进行智能检测的网络模型；对所述网络模型的参数进行数据标准化和数据增广，并选择优化的损失函数，提升所述网络模型识别断层的能力；将真实的地震数据输入所述网络模型进行预测，将预测结果进行评价，并调整完善训练样本。本发明的效率更加高、结果更加精确、抗噪更强；可以在地震勘探领域中应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 断层 智能 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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