摘要：随着“两宽一高”技术的发展,勘探精度逐步提高,采集密度也随之提高,野外施工提质增效也尤为重要。在地震勘探采集过程中,地表障碍物是影响炮、检点布设的主要因素,需要详细的地表障碍物数据保障观测系统的详细设计。目前通过天地图提取矢量文件或者人工标定障碍物是保障观测系统精细设计的主要方法。但是,天地图数据通常情况下会滞后或需要配准后才能使用。人工标定障碍物耗时长、工作量巨大。本文提出一种利用天地图数据作为训练样本,以深度学习的方法训练模型,预测出建筑、道路、水域等障碍物矢量信息,通过多个勘探工区的应用,该方法地物识别精度达到80%以上,地物识别效率较人工标定方法大幅提高,为地震采集观测系统物理点的优化布设提供了快速而有效的支撑。

摘要：随着油气勘探开发不断深入,其目标越来越复杂,基础地震资料数据也愈发精细和庞大。为了更好地管理这些资料,充分挖掘和提高其在地震勘探中的应用效果和价值,建成了一个统一管理平台的海纳川物探基础数据库系统,该系统采用了基于云平台微服务架构的设计方案,兼容中石油勘探开发梦想云平台架构;采用了以项目为核心结合地质构造单元划分形成的四级数据管理方案;集成了坐标系统转换、连片静校正计算、数据可视化成图等应用技术,把历史物探基础数据进行标准化,并以库的形式管理起来,为后续的勘探工作提供借鉴和指导。为油田公司数字化建设提供了有力工具。

摘要：复杂构造特别是盐丘等特殊构造区的观测系统设计及优选是目前地震勘探面临的难题之一。宽方位高密度地震勘探采集技术的持续发展,在某种程度上提高了复杂构造地震成像的精度及分辨率,但是对于成像精度已经非常高的方位,单纯的追求高密度会造成资源浪费。本文针对地下复杂构造的局部目标地震勘探成像难题,借助于角度域成像思路,将复杂构造目标按照位置分解为不同的局部目标,根据局部目标对观测系统参数的要求,提出了面向局部目标的地震采集观测系统炮检距参数论证方法,根据85%能量收敛原则可以得到地表最有效接收范围,从而为全目标地震勘探采集观测系统方法论证提供技术支撑。

摘要：为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象,提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。在DeepLabV3+原有输入通道(3通道)的基础上添加额外输入通道(第4通道),将道路的4个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络,网络以极点作为引导信号,使网络适用于引导式道路提取任务;设计并行多分支模块,提取上下文信息,增强网络特征提取能力;融合类均衡二值交叉熵和骰子系数组成新的复合损失函数进行训练缓解正负样本不均衡问题。在公共Deepglobe数据集和西南某区域三维实际数据集上对本文网络进行验证,在Deepglobe上的像素精确度PA、交并比IOU、F1分数分别达到82.29%、68.81%和81.52%;在西南某区域三维数据集上PA、IOU、F1分别达到89.05%、81.01%和89.51%。实际应用表明:该方法能够有效提高道路识别精度,道路符合率达到85%以上,为后续震源点布设提供准确的信息。