"人工智能-机器学习-三维地震断层自动识别与智能解释"
本文主要讨论了人工智能和机器学习在三维地震断层自动识别与智能解释中的应用。随着社会的进步，对资源的需求日益增加，对于涉及到寻找资源这类与社会发展密切相关的问题，地球物理学具有得天独厚的条件，特别在油气资源勘探中，地震勘探方法更是不可或缺的技术。断层在油气的运移过程中既可能起通道作用，也可能起封堵作用。
传统的断层解释方法是解释人员在三维地震数据的垂直剖面和水平切片上手动解释断层，这种方法周期长，难度大，主观性强，很大程度上依赖于解释人员的经验和有关地质知识的先验信息。为了提高断层解释的精度和速度，需要通过提取地震数据中潜在的构造信息，来实现断层自动识别。
近年来，人们围绕断层系统的精确描述作出了大量的努力，提岀并应用了很多的描述方法，例如断层切片技术、相干体属性技术、方差体属性技术、倾角方位角属性和边缘增强属性技术等。但是，不管是第几代相干体属性技术，也不论其他的不连续属性，它们的应用效果在不同程度上都受到所选择的分析参数的影响，而且也不可能从根本上消除噪音和地层残余响应带来的影响。
为了实现真正的断层自动识别，需要在这些不连续属性的基础上寻找另一种方法。缩短油气勘探的周期有着重大的经济效益，因此，寻找一种断层自动识别方法，能使其有效地增强地震数据的不连续属性并克服原属性的弱点就显得尤为重要。
本文作者提出了基于人工智能和机器学习的三维地震断层自动识别与智能解释方法，通过提取地震数据中潜在的构造信息，来实现断层自动识别。该方法可以提高断层解释的精度和速度，缩短油气勘探的周期，提高经济效益。
通过对人工智能和机器学习在三维地震断层自动识别与智能解释中的应用，本文讨论了断层自动识别的必要性和可能性，并提出了基于人工智能和机器学习的断层自动识别方法，该方法可以提高断层解释的精度和速度，缩短油气勘探的周期，提高经济效益。
本文讨论了人工智能和机器学习在三维地震断层自动识别与智能解释中的应用，提出了基于人工智能和机器学习的断层自动识别方法，并讨论了断层自动识别的必要性和可能性。
