تفسیر داده ها ی لرزه ای با استفاده از یادگیری عمیق

این روزها یکی از روش های تحل یل داده های انعکاس لرزه ای که کار تفسی ر را آسان می کند، استفاده از شاخص های لرزه ای است که برا یشناسایی دودکش های گاز، گسل ها، گنبدهای نمکی و سرعت ه ای لرزه ای استفاده می شود. هدف از این مطالعه تفسیر داده های لرزه ا یبا کمک یادگیری عمیق بر ای تشخیص گنبد نمکی و شناسایی گسل ها، دودکش ها و چاه ها و مدل سازی لرزه ای است. شناسایی دقیقسازه های زیرسطحی مانند گنبده ای نمکی، گس لها و دودکش های گاز در مناطق با پیچیدگی ساز های در صنایع مختلف به ویژه صنعت نفتو گاز از اهمیت بالایی برخوردار است. با توجه به محدودیت های روش های سنتی تفسیر داده های لرزه ای، در این تحقیق از روشهای یادگیریعمیق برای بهبود دقت و کارایی شناسایی این سازه ها استفاده شده است. داده های لرزه ای دوبعدی با کیفیت بالا به عنوان ورودی مدلیادگیری عمیق استفاده شده و پس از پیش پردازش های لازم، به شبکه عصبی کانولوشن داده شده است. نتایج این تحقیق نشان می دهدکه روش پیشنهادی توانایی بالایی در شناسایی دقیق گنبدهای نمکی، گسل ها و دودکش های گاز دارد. با این حال، این روش محدودیتهایی نیز دارد که نیاز به بررسی بیشتر در مطالعات آتی دارد. به عنوان مثال، عملکرد مدل ممکن است در داده های با کیفیت پایین کاهشیابد. نتایج این تحقیق می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای اکتشاف و تولید نفت و گاز در مناطق با پیچید گی ساختاری مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تفسیر داده های لرزه ای ، شناسایی دودکش گاز ، گنبد نمکی ، مدل سرعت ، یادگیری عمیق