【摘 要】
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从地震中刻画断层是对储层描述、地震构造解释的关键步骤。随着计算机技术的发展，有许多断层识别方法被提出来，如从图像中提取相干特征，自动追踪不连续断层以及断层提取。但是这些方法大多存在难以识别不连续断层的问题。而在深度学习领域，卷积神经网络能很好地应用于图像识别和分类。基于图像的语义分割采用将分类问题转化为图像分割问题的U-Net网络结构，本文在U-Net结构上推广了3D U-Net++网络，并通过引
【机 构】
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成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,成都,610059;成都理工大学地球物理学院,成都,610059
【出 处】
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中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
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从地震中刻画断层是对储层描述、地震构造解释的关键步骤。随着计算机技术的发展，有许多断层识别方法被提出来，如从图像中提取相干特征，自动追踪不连续断层以及断层提取。但是这些方法大多存在难以识别不连续断层的问题。而在深度学习领域，卷积神经网络能很好地应用于图像识别和分类。基于图像的语义分割采用将分类问题转化为图像分割问题的U-Net网络结构，本文在U-Net结构上推广了3D U-Net++网络，并通过引入Focal-Tversky损失函数，成功解决了图像分割中前后景不平衡问题，使断层分割更加清晰。
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