|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|石油地球物理勘探|基于AHRFaultSegNet深度学习网络的地震数据断层自动识别

基于AHRFaultSegNet深度学习网络的地震数据断层自动识别

李克文 李文韬 窦一民 朱信源 阳致煊

石油地球物理勘探2024，Vol.59Issue(6)：P.1225-1234,10.
✕
石油地球物理勘探2024，Vol.59Issue(6)：P.1225-1234,10.DOI:10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2024.06.004

基于AHRFaultSegNet深度学习网络的地震数据断层自动识别

李克文 1李文韬 1窦一民 1朱信源 1阳致煊1

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院,山东青岛266580
  • 折叠

摘要

关键词

断层检测识别/深度学习/解耦自注意力机制/残差连接

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

李克文,李文韬,窦一民,朱信源,阳致煊..基于AHRFaultSegNet深度学习网络的地震数据断层自动识别[J].石油地球物理勘探,2024,59(6):P.1225-1234,10.

基金项目

国家自然科学基金项目“储层天然气水合物相变和渗流多场时空演化规律”(51991365) （51991365）

山东省自然科学基金项目“基于多源数据融合的浊积岩有效储层预测方法”(ZR2021MF082)联合资助。 （ZR2021MF082）

石油地球物理勘探

OA北大核心CSTPCD

1000-7210

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文