本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法，属于油气勘探领域中地震资料层位自动追踪技术。本发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法包括以下步骤：步骤1、地震资料增强处理；步骤2、层位样本标签构建与优选，建立样本库；步骤3、深度卷积神经网络训练及优化参数，获取目标地质层位地震数据高层特征；步骤4、基于深度卷积神经网络训练的高层特征和地震波形专业特征向量数据集，将深度卷积网络输出进行调整，接入随机森林分类器训练，构建分类树；步骤5、地震反射同向轴自动识别，根据分类树的结果识别同一层位同相轴并自动追踪。该发明的基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法不仅能够进一步提高地震反射同向轴自动追踪精度，同时也大大提高层位追踪的效率，在油气勘探领域地质目标层位自动追踪方面具有很好的应用推广前景。
声明：
“基于深度卷积神经网络和随机森林的地震层位追踪方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1053
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
