申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司

申请日：2020-12-08

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN112433249B

主分类号：G01V1/30

分类号：G01V1/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.03.19#实质审查的生效;2021.03.02#公开

摘要：本发明公开了一种层位追踪方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取样点采样间隔为预设样点采样间隔的目标地震数据体，利用训练好的单剖面神经网络提取目标地震数据体中每个目标层位的种子点坐标，将目标地震数据体中每个目标层位的种子点坐标作为输入，以构建的损失函数为约束，利用训练好的多剖面联合网络确定目标地震数据体的层位识别结果。本发明以单剖面神经网络提取目标层位的种子点坐标，进而利用多剖面联合网络识别目标地震数据体的地震层位，能够提高层位追踪的效率和准确性。

主权项：1.一种层位追踪方法，其特征在于，包括：获取样点采样间隔为预设样点采样间隔的目标地震数据体；利用训练好的单剖面神经网络提取目标地震数据体中每个目标层位的种子点坐标；单剖面神经网络有两部分组成，包括conv1+maxpool+conv2+maxpool+conv3+maxpool特征提取过程和全连接层full1、full2、full3；conv1包括三个卷积核，maxpool采用最大池化，conv2包括三个卷积核，maxpool采用最大池化，conv3包括三个卷积核，maxpool采用最大池化；将目标地震数据体中每个目标层位的种子点坐标作为输入，以构建的损失函数为约束，利用训练好的多剖面联合网络确定目标地震数据体的层位识别结果；多剖面联合网络至少包括双向长短期记忆网络；训练单剖面神经网络的过程包括：获取样本地震数据体中每个目标层位的种子点坐标及其对应的标签数据；将样本地震数据体中每个目标层位的种子点坐标及其对应的标签数据作为输入数据，迭代训练单剖面神经网络；在满足迭代终止的条件时，获得训练好的单剖面神经网络；训练多剖面联合网络的过程包括：将利用训练好的单剖面神经网络提取的样本地震数据体中每个目标层位的种子点坐标作为输入，迭代训练多剖面联合网络；在满足迭代终止的条件时，获得训练好的多剖面联合网络；通过如下公式确定构建的损失函数： 其中，θ表示多剖面联合网络的网络参数集合，lossθ表示构建的损失函数，t表示索引变量，K表示所有识别的层位目标点的单剖面个数，loss_postθ表示第t剖面样本识别的位置损失函数，loss_atttθ表示第t剖面样本识别的类别损失函数，表示第t剖面目标地震数据体中每个目标层位的识别的种子点坐标，It表示第t剖面目标地震数据体中每个目标层位的原始的种子点坐标，表示第t剖面目标地震数据体中每个目标层位种子点预测类别标签，Jt表示第t剖面目标地震数据体中每个目标层位种子点真实类别标签，及分别表示多剖面联合网络自动寻优的训练参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 层位追踪方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质

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