一种基于深度学习的三维地震断层自动识别方法

本发明提供一种基于深度学习的三维地震断层识别方法，包括以下步骤：(1)自动建模生成三维地震数据以及精准的断层标签，得到三维地震图像数据集，将数据集分为训练集和测试集，(2)以训练集的三维合成地震数据和其标签作为输入训练改进的双通道结构的3D‑Unet的卷积神经网络或融合了注意力机制和残差学习的AG‑3D‑Unet网络，利用测试集进行验证，得到训练好的地震断层识别模型，(3)输入真实地震数据，通过识别网络对输入的待预测图像输出断层识别结果。本发明无论是在断层识别的清晰度、断层连续性以及精确度上都有明显的提升，在实际地震数据断层解释中具有较高的实用价值。