[1]钟明睿.人工智能辅助海上地震数据处理中的模式识别与应用[J].华南地震,2025,(04):121-125.[doi:10.13512/j.hndz.2025.04.16]
　ZHONG Mingrui.Pattern Recognition and Application in Artificial Intelligence-Assisted Offshore Seismic Data Processing[J].,2025,(04):121-125.[doi:10.13512/j.hndz.2025.04.16]
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人工智能辅助海上地震数据处理中的模式识别与应用()

华南地震[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2025年04期
页码:
121-125
栏目:
海洋地球物理
出版日期:
2025-11-30

文章信息/Info

Title:
Pattern Recognition and Application in Artificial Intelligence-Assisted Offshore Seismic Data Processing
文章编号:
1001-8662（2025）04-0121-05
作者:
钟明睿
中海油田服务股份有限公司物探事业部物探研究院，广东 湛江 524057
Author(s):
ZHONG Mingrui
Geophysical Research Institute， Geophysical Division，China Oilfield Services Co.，Ltd.， Zhanjiang 524057， China
关键词:
人工智能; 海上地震; 数据处理
Keywords:
Atificial intelligence; Offshore seismic; Data processing
分类号:
P631.46
DOI:
10.13512/j.hndz.2025.04.16
文献标志码:
A
摘要:
人工智能技术在海上地震数据处理领域逐步形成新型技术范式。聚焦人工智能模式识别方法在海洋地球物理勘探中的系统性应用，对海上地震数据存在的强噪声干扰、构造解释不确定性及薄储层识别瓶颈，构建基于深度学习的多任务处理体系。通过设计卷积去噪自编码器实现智能噪声压制，采用MaskR-CNN架构完成地质构造精准识别，结合长短期记忆网络优化储层参数预测模型。
Abstract:
Artificial Intelligence（AI）technology has gradually formed a new technical paradigm in the field of offshore seismic data processing. This paper focuses on the systematic application of AI pattern recognition methods in marine geophysical exploration, and builds a multi-task processing system based on deep learning for the strong noise interference, tectonic interpretation uncertainty and bottleneck of thin reservoir identification existing in offshore seismic data. Intelligent noise suppression is achieved by designing a convolutional denoising self-encoder, precise identification of geological formations is accomplished by adopting Mask R-CNN architecture, and the reservoir parameter prediction model is optimized by combining with the long and short-term memory network.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-06-10
作者简介：钟明睿（1982-），男，硕士，高级工程师，研究方向为地球物理。E-mail：601344129@qq.com
更新日期/Last Update: 2025-11-30