卷积神经网络的半监督层位追踪方法OA北大核心CSTPCD

层位追踪是地震资料解释的关键步骤,通常由解释人员以人机交互方式进行,效率较低。卷积神经网络可以构建地震数据和训练标签的非线性映射关系从而完成层位追踪,由于人工解释结果获取困难,仅由少量标签训练的模型泛化能力较差。为此,提出一种基于卷积神经网络的半监督层位追踪方法,将层位追踪转化为层位断层间区域的图像分割。首先使用自编码器对无标签数据进行训练,之后将部分参数迁移至有监督学习网络后使用少量标签数据进行有监督学习,最后对整个工区的地震数据进行预测,提取分割结果边缘作为层位追踪结果。合成数据和实际数据的测试结果均表明,相较于有监督学习层位追踪方法,该方法具有较少的错误分割,由分割边界提取的层位与人工层位解释结果的误差较小,具有更好的泛化能力。