一种断层检测方法及相关设备与流程

本发明涉及油气勘探，更具体地，涉及一种断层检测方法、一种断层检测装置、一种电子设备以及一种存储介质。

背景技术：

1、断层和裂缝的识别是地震资料构造解释工作流程中十分关键的一环，是构造解释和储层表征工作中的重要部分。断层的识别结果的精度很大程度上影响了油气藏的勘探开发。因此识别断层是地震资料解释工作中不可或缺的一个环节.而如何从地震资料中准确高效地识别出断层成为了一大难点。传统人工断层解释方法很大程度上依赖解释人员的工作经验以及对特殊地质构造的认识，人工断层解释不仅费时费力，还容易忽略细小的断层。人工智能领域的兴起，使得断层自动识别方法更加多样化。但是由于受作用影响的不同，断层和裂缝形成了不同的尺度和规模。现有的智能断层自动识别方法并没有充分考虑这一点，对于断裂复杂、尺度各异的断层在识别精度不高。

2、因此，亟需一种新的技术方案以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、在 技术实现要素： 部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

2、第一方面，本发明提出了一种断层检测方法，包括：

3、利用经训练的第一模型对地震数据进行多尺度断层检测，以获得多个不同的断层特征数据；

4、基于多个不同的断层特征数据进行模型训练，以获得用于断层预测融合的第二模型；

5、利用第二模型对地震数据进行断层结果融合，以获得包含多尺度特征的断层融合体数据；

6、基于断层融合体数据，确定断层检测结果。

7、在一些实施方式中，第二模型包括多级骨干网络，骨干网络包括第一卷积层和第二卷积层，第一卷积层和第二卷积层的尺度不同，第一卷积层中的每一级与第二卷积层的任意级相连接，第二卷积层中的每一级与第一卷积层的任意级相连接。

8、在一些实施方式中，第二模型还包括最大池化层、隐藏层和输出层，最大池化层的尺度与第二卷积层的尺度相同，最大池化层中的每一级与第二卷积层的任意级相连接，第二卷积层中的每一级与最大池化层的任意级相连接，最大池化层中的每一级与隐藏层的任意级相连接，隐藏层与输出层相连接。

9、在一些实施方式中，第一模型包括注意力机制模块，用于提取断层特征以及对断层特征进行分析。

10、在一些实施方式中，方法还包括：

11、对断层特征数据进行分类；

12、基于分类结果，确定断层融合结果。

13、在一些实施方式中，基于断层融合体数据，确定断层检测结果，包括：

14、将断层融合体数据输入第三模型，以输出特征挤压结果作为断层检测结果，其中，第三模型包括多个串行连接的长短期记忆网络模块。

15、在一些实施方式中，方法还包括：

16、利用三维合成地震数据对多级断层特征提取网络进行训练，以获得经训练的第一模型。

17、第二方面，还提出了一种断层检测装置，包括：

18、特征提取单元，用于利用经训练的第一模型对地震数据进行多尺度断层检测，以获得多个不同的断层特征数据；

19、训练单元，用于基于多个不同的断层特征数据进行模型训练，以获得用于断层预测融合的第二模型；

20、融合单元，用于利用第二模型对地震数据进行断层结果融合，以获得包含多尺度特征的断层融合体数据；

21、检测单元，用于基于断层融合体数据，确定断层检测结果。

22、第三方面，还提出了一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，存储器中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器运行时用于执行如上所述断层检测方法。

23、第四方面，还提出了一种存储介质，在存储介质上存储了程序指令，程序指令在运行时用于执行如上所述断层检测方法。

24、根据上述技术方案，利用经训练的第一模型对地震数据进行多尺度断层检测，以获得多个不同的断层特征数据；基于多个不同的断层特征数据进行模型训练，以获得用于断层预测融合的第二模型；利用第二模型对地震数据进行断层结果融合，以获得包含多尺度特征的断层融合体数据；基于断层融合体数据，确定断层检测结果。由此，本申请同时考虑断层检测的准确性和计算的效率，可以在保证计算效率的前提下，得到更准确的断层检测结果。特别是对复杂地质条件以及微小断层发育的地区有良好的效果。本申请与传统方法相比，提高了断层解释效率与准确率，为后续地质建模及储层预测提供可靠数据。

25、本发明的断层检测方法，本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

1.一种断层检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述第二模型包括多级骨干网络，所述骨干网络包括第一卷积层和第二卷积层，所述第一卷积层和所述第二卷积层的尺度不同，所述第一卷积层中的每一级与所述第二卷积层的任意级相连接，所述第二卷积层中的每一级与所述第一卷积层的任意级相连接。

3.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述第二模型还包括最大池化层、隐藏层和输出层，所述最大池化层的尺度与所述第二卷积层的尺度相同，所述最大池化层中的每一级与所述第二卷积层的任意级相连接，所述第二卷积层中的每一级与所述最大池化层的任意级相连接，所述最大池化层中的每一级与所述隐藏层的任意级相连接，所述隐藏层与所述输出层相连接。

4.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述第一模型包括注意力机制模块，用于提取断层特征以及对所述断层特征进行分析。

5.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述基于所述断层融合体数据，确定断层检测结果，包括：

7.根据权利要求1所述的断层检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种断层检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器运行时用于执行如权利要求1至7任一项所述断层检测方法。

10.一种存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，所述程序指令在运行时用于执行如权利要求1至7任一项所述断层检测方法。