【摘 要】
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地震异常体是油气运移的通道以及油气富集的区域,对地震异常体的精确识别能够为地震资料解释、储层预测和井位部署提供重要依据。地震异常体智能识别中,丰富的样本标签数据是准确识别异常体的前提。由于三维地震信号获取受到勘探成本、地层复杂多变性的限制,使得直接从地震信号中获取的样本数据主观性强、精度低、数据量小,不能满足用于地震异常体精细化智能识别的要求。此外,地震异常体的识别存在多因素（异常体波场信息、地震
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地震异常体是油气运移的通道以及油气富集的区域,对地震异常体的精确识别能够为地震资料解释、储层预测和井位部署提供重要依据。地震异常体智能识别中,丰富的样本标签数据是准确识别异常体的前提。由于三维地震信号获取受到勘探成本、地层复杂多变性的限制,使得直接从地震信号中获取的样本数据主观性强、精度低、数据量小,不能满足用于地震异常体精细化智能识别的要求。此外,地震异常体的识别存在多因素（异常体波场信息、地震子波主频、信噪比、训练数据旋转角度等）的影响,导致最终识别结果受到严重干扰。本文从合成异常体数据方法和异常体智能识别两个角度出发,结合地球物理学理论、信号处理、并行编程、图像分割算法等知识,开展了异常体地质模式-合成数据正演-异常体智能识别-异常体智能识别影响因素探讨的系统性研究。具体工作和创新性如下:（1）研究了结合实际测井信号以及地震信号中异常体的地质模式特征进行三维地震信号异常体样本标签的合成方法。通过计算岩性参数的联合分布,采用蒙特卡洛拒绝采样（Metropolis-Hastings,M-H）在联合分布中获取目的层岩性信息并融入到地层框架模型中。然后考虑异常体的岩性背景、沉积规律、异常体地质模式特征等因素,在融入岩性信息的模型中合成异常体特征。结合三维U-Net网络算法,验证了该方法的可靠性和实用性。（2）对溶洞异常体进行了智能识别、从定性和定量方面对影响异常体识别的因素进行综合探讨。首先为模拟地震异常体波场特征、加快地震异常体数据合成效率,对三维相移加插值的波场延拓（Phase Shift Plus Interpolation,PSPI）正演与偏移方法进行了并行化处理;然后利用并行化的PSPI算法合成溶洞异常体样本标签用于溶洞异常体的智能识别;最后结合U-Net网络算法和异常体合成方法,分别从定性和定量的角度对影响断层、溶洞异常体智能识别的因素进行了探讨和研究。通过对各种影响因素的分析,旨在提高异常体智能识别的精度和效率。
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