[发明专利]低级序断层的识别方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种低级序断层的识别方法，其特征在于，所述方法应用于地震数据处理服务器中，所述方法包括：

获取地震数据，所述地震数据包括对与自身对应的储层的性质进行表征的数据；

基于所述地震数据生成地震剖面，所述地震剖面用于对所述储层的特征进行可视化表征；

将所述地震剖面输入所述低级序断层识别模型中，输出得到对于所述储层的低级序断层的识别结果，所述低级序断层识别模型为神经网络模型，所述低级序断层的识别结果用于对所述储层的剩余油情况进行确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震数据包括原始地震数据和模拟地震数据，所述原始地震数据为对所述储层进行地震波实验得到的数据，所述模拟地震数据为对模拟储层进行表征的数据；

所述获取地震数据，包括：

获取与储层对应的原始地震数据；

基于所述原始地震数据生成模拟地震数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始地震数据生成模拟地震数据，包括：

确定与所述原始地震数据对应的第一褶皱结构参数；

将所述第一褶皱结构参数进行变换，得到第二褶皱结构参数；

确定与所述原始地震数据对应的第一结构反射参数；

将所述第一结构反射参数进行变换，得到第二结构反射参数；

基于所述第二褶皱参数与所述第二结构反射参数，生成所述模拟地震数据。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述地震数据标注有样本识别结果；

所述将所述地震剖面输入所述低级序断层识别模型中，输出得到对于所述储层的低级序断层的识别结果之后，还包括：

确定所述识别结果与所述样本识别结果之间的识别差异；

根据所述识别差异，对所述低级序断层识别模型进行调整。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述地震剖面进行数据分割，得到子数据图像；

对所述子数据图像进行样本识别；

根据所述样本识别的结果对所述子数据图像标注样本识别结果；

将所述子数据图像进行数据增强处理，得到对应有所述样本识别结果的所述地震剖面。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本识别结果包括第一识别结果与第二识别结果；

所述第一识别结果指示所述地震数据对应断层；

所述第二识别结果指示所述地震数据对应非断层。

7.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述低级序断层模型中包括全卷积神经网络；

所述全卷积神经网络中依次具有输入层、卷积层、池化层、反卷积层、反池化层以及输出层。

8.一种低级序断层的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取地震数据，所述地震数据包括对与自身对应的储层的性质进行表征的数据；

生成模块，用于基于所述地震数据生成地震剖面，所述地震剖面用于对所述地震数据集合中的所述地震数据进行可视化表征；

输入模块，用于将所述地震剖面输入所述低级序断层识别模型中，输出得到对于所述储层的低级序断层的识别结果，所述低级序断层识别模型为神经网络模型，所述低级序断层的识别结果用于对所述储层的剩余油情况进行确定。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的低级序断层的识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的低级序断层的识别方法。