基于深度学习的地震断层检测与断面组合

断层解释是油气勘探和开发中的关键步骤,由于采集的三维地震数据体数量增多,人工以及传统方法很难精细化解释数据体中的断层.为了更好地满足目前油气勘探开发对高效、高精度、高分辨率断层解释的迫切需求,研究基于深度学习算法实现地震数据的自动化和智能化断层检测.通过正演模拟的方法生成大量的、多样化的、符合实际情况的训练数据,同时结...     

基于C语言的JPEG优化压缩算法及实现

因为图像数据量很大,所以在存储和传输图像之前必须进行必要的压缩处理。为了方便用于车载图像的传输,根据车载图像传输系统的要求进行了对JPEG算法进行研究及优化。介绍了JPEG标准,同时根据设计要求选择了几种适合车载图像传输的优化算法,并基于C语言实现,压缩效果较好,最后讨论了压缩系统的性能。试验结果可用于车载图像传输系统之中,提高了传输的效率,节约了传输成本。     

联合专家解释样本及正演样本的三维断层自动识别方法

断层解释是油气勘探开发的基础工作之一。近年来,深度学习凭借其强大的数据分析能力,为精细刻画断层空间展布提供了新的技术工具,其应用前提在于如何获取大量可靠的样本数据。与目前最流行的断层正演样本数据相比,实际资料的断层专家解释样本数据存在一定的主观性,通常仅关注目标区域,断层样本标签并不完备。改进后的不完备断层样本标签损失函数将断层分析聚焦于已解释区域,提高了断层专家解释样本数据的可用性;通过对断层专家解释结果的样本数据增强处理,扩充了有效样本数据量;设计构建了联合专家解释样本及正演样本的三维断层自动识别网络结构,并在其中引入自注意力机制,提升了三维断层自动识别网络模型的泛化能力和空间特征分析能力。模型试验及实际应用测试结果表明,三维断层自动识别方法可融入实际断层发育特征,识别结果更符合地质认识,且精度也得到有效提升,从而验证了其可靠性及实用性。