论文笔记:基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测
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论文:基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测
发表:2021年发表在石油地球物理勘探
1 问题分析和主要解决思路
问题:断层智能识别,就是如何利用人工智能技术识别出断层。
解决思路:结合U-Net和残差模块Res-50,构建了新的网络-ResU-Net。
主要特点:利用 1 × 1 × 1 1 \times 1 \times 1 1×1×1卷积核处理特征图像通道数,减少了模型的时间复杂度,扩展了网络的深度(这个扩展没有理解到,是架构的网络层次更多?)。
对于非地质专业背景的我们,实际上更应该关注的是它的输入和输出:
输入:合成地震记录数据集(有特征,有标签);
我们来猜一下这个数据集的内容:
- 特征:以图片形式给出(是不是类似于黑白照片);
- 标签:人工标注的哪些区域是断层(?)
输出:识别断层的模型
训练过程:利用训练数据的特征和标签,训练出识别断层的模型
预测过程:给定一张地震图片,识别出哪些地方是断层

图3有几个问题:
- 什么是Xline剖面?有什么用?【大致理解:因为是三维结构的地层,需要通过不同剖面来观察这个地层】
- 什么是Inline剖面?
- 为什么要进行时间切片?
【徐老师的解答】
- Xline,Inline,时间切片,意思就是三维数据体的三个坐标轴方向,切三刀;
- 时间切片,是水平面的切法,其他两个是2个垂直方向的切法;
- 乘以速度,就是 距离,但是地震上多用时间。
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