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李克文教授团队在深部断层识别领域取得系列重要进展
发布时间:2024-05-14 09:35:35点击数:字号:
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【本站讯】近日,青岛软件学院、计算机科学与技术学院李克文教授带领的油气智能信息处理科研创新团队在断层智能识别领域取得一系列重要进展,相关成果先后发表在《Geophysics》《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》《Computers and Geotechnics》《Expert Systems With Applications》等行业顶级期刊,中国石油大学(华东)均为第一通讯单位。

目前油气勘探向深部进军,对深部构造、尤其是断层的刻画与解释提出更高的需求。深部地层受高温高压及多期构造运动影响,普遍发育复杂断层系统,有效识别断层是深部油气藏地震构造解释的关键,深部地震资料存在能量弱、信噪比低、反射同相轴不清晰等现象,使得深部断层全标注难获取,仅依靠合成数据训练的地震断层智能识别模型难以应用至深部区域。

该团队所提出的方法对深部断层的识别结果(其中Timeline:400m-4808m)

鉴于以上难题,李克文教授团队开展了面向深部断层识别的专项研究,在考虑全局构造模式的基础上,通过研究稀疏标注驱动的引导学习方法,建立地震数据与深度神经网络关联,分别提出了如FaultNet:通过稀疏二维标记进行基于注意力的三维地震断层识别训练[1];MDLoss:稀疏标签下高效训练三维断层分割网络的方法[2];FaultSSL:基于半监督学习的地震断层检测方法[3],通过对比-重构表示法进行三维地震断层识别的技术[4];Fault-Seg-LNet:基于轻量级动态可扩展网络的地震断层识别方法[5]等多项技术方法。实现了深度学习与地球物理领域的深度融合,并在深部断层识别领域进行了有效的应用(图1),为我国深部油气勘探提供了关键理论基础和重要技术引领。

荷兰dGB公司在OpendTect官方网站中对于本课题组Fault Net的应用声明

俄罗斯GPD公司在GeoPlat软件中对于本课题组Fault Net的应用声明

课题攻关期间,该团队所研发的基础版断层识别模型Fault-Net,被应用于荷兰dGB公司研发的地震解释软件OpendTect(图2),并被评价为“state-of-the-art”(最先进的算法)。OpendTect是荷兰dGB公司研发的全三维层序地层分析及岩性地层圈闭识别系统软件,其采用了目前国际上最先进的技术,是全球油气地球物理行业顶尖软件。荷兰dGB公司是全球首家将层序地层研究进行商业化的专业软件研发公司。同时,该项技术也被应用于俄罗斯GPD公司研发的GeoPlat中(图3),并被评价为“Best in class network”(同类之最的网络模型)。俄罗斯GPD公司是一家专业石油软件研发公司,也是机器学习技术和人工智能领域的领先公司之一,以高度专业化和科学的方式开展与能源、油气资源勘探和开采以及地科相关项目,其研发的GeoPalt系统是业界主流地震建模及储量计算软件。

论文相关链接如下:

[1]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9559897/

[2]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9851460

[3]https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/geo2023-0550.1

[4]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417424004822

[5]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197623015002

【 作者: 来自:青岛软件学院、计算机科学与技术学院  责任编辑:卜令朵 审核:徐永涛】

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