地震勘探领域正朝着智能化的道路不断迈进。众多企业和科研机构在地震勘探的研究与应用上，纷纷增强了人工智能技术（AI）的运用，借助智能化方法提升了勘探的效能与准确度，从而在地球物理资源的开发与利用方面实现了更为显著的成就。
01 什么是地震勘探
为了深入探究和拓展我们赖以生存的星球——地球的奥秘，诞生了一门结合物理测量与数学分析的学科，即地球物理学。在地球物理学领域，通过对地质样本的直接分析进行研究，我们称之为地探技术。与此同时，还存在一种利用仪器对地球进行观测的方法，这种方法被称为物探技术。在物探技术中，涵盖了重力测量、磁法勘探、电法探测、地震监测以及放射性检测等多种手段。其中勘探石油天然气资源最有效的方法就是地震勘探。
地震勘探技术依赖于地下岩石的弹性特性差异，通过人工引发地震活动，探究地震波在地层中的传播特性，从而揭示地下地质结构的详细情况。
02 人工智能在地震勘探中的应用新进展
在全球地震勘探的范围内，伴随着人工智能技术的迅猛进步，众多结合AI与地震勘探的研究成果接连问世。据SEG近年来的统计数据表明，深度学习技术已逐渐成为这一领域的主导方法。特别是，
2.构造解释
地震预测在储层预测领域备受关注，而在此领域中，波形分类法占据着核心地位。波形分类技术已成为近期机器学习在地球物理领域应用中的有效手段，其中涉及的模型类型众多，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、概率神经网络（PNN）、深度神经网络（DNN）、自编码器网络（AE）、生成对抗网络（GAN）以及K近邻聚类（KNN）等。
波形分类法的核心在于从地震剖面数据中提取特征，进而学习地震属性，然后对这些属性进行聚类分析以完成波形分类任务。此外，目前还流行采用深度神经网络模型，如DNN、CNN、RNN、GAN等，直接对波形特征进行学习，并将其应用于地震相的分类中。
某些研究者运用卷积神经网络技术，对波形特征进行了深入研究，并据此对河道、河滩等地震相进行了细致的分类。
构建解释领域的典型应用涵盖了诸如断层探测、岩层辨认以及边界划定等多个方面。
在断层识别领域，伍新明等教授的研究团队实现了显著的研究进展。他们主要取得了以下成就：首先，他们利用机器算法成功创建了众多人工合成的地震断层训练标签。其次，他们通过机器学习技术对断层的概率、倾角等关键属性进行了有效检测。最后，他们优化了神经网络算法，从而实现了对断层的精细化识别。
卷积神经网络模型在研究中占据主导地位，其比例超过60%，而生成对抗网络模型和循环神经网络模型各占大约10%。除此之外，研究方法还包括多种机器学习算法kaiyun.ccm，例如随机森林和字典学习等。众多论文倾向于融合多种方法，以期实现更佳的应用成效。
3.储层预测
在探讨地层解释的方法上，部分研究者将无监督学习的地震特征提取与有监督学习的地层标注技术融合，并通过这种方式对神经网络模型进行了训练，结果在处理实际地质资料时展现出了令人满意的性能。
从应用领域这一角度分析，当前热门的研究方向涵盖了数据预处理、构建解释以及储层识别等多个方面。
1.数据预处理
数据预处理的核心目标是提升地震道集的质量，这涉及噪声的消除、图像分辨率的增强以及缺失数据的补充等多个方面。
一些学者提出了深度残差网络、自编码卷积神经网络以及深度卷积神经网络等方法，它们被用于有效压制随机噪声。
地震反演在储层预测领域扮演着关键角色，涉及反射系统、弹性参数、物性参数、工程参数、岩石参数、全波形以及地震初至旅行等多个研究方向。这一过程中，广泛运用了机器学习和深度学习等众多流行的算法模型。
某些研究者运用级联与卷积神经网络，从时间维度对岩石的物理特性进行了反演，这些特性涵盖了横波与纵波的速度、密度、孔隙率以及含水量等参数。
岩石物理分析作为储层预测领域的一种关键手段，直接聚焦于地质构造的研究，其研究范畴涵盖了测井曲线的预测以及数字岩心的预测分析。
某些研究者采用了三维卷积神经网络技术，对岩石样本的图像进行扫描分析，以此来预测其孔隙率和弹性指标，并将此方法应用于砂岩切片的预测工作。
03 人工智能技术在实际应用中存在的问题
尽管人工智能技术引发了众多颠覆性的变革，然而在其实际应用中，依旧遭遇了不少限制性的问题。
1.数据缺乏统一性
目前，地震勘探领域收集到的数据种类繁多，且数据量相当庞大。然而开yun体育app官网网页登录入口，尚未构建起一套统一的数据接口标准，缺少有效的数据统一管理模式，这导致人工智能模型在数据输入方面受限，难以实现模型的自动化和规模化训练，也妨碍了对网络模型的持续优化改进。
2.模型处理过程可视化问题
网络模型存在一定的封闭性kaiyun全站网页版登录，导致在处理过程中产生的结果难以被研究者全面了解。此外，我们还需考虑将智能模型的运算输出与地震探测软件的数据进行整合，以适应对复杂地层结构和反复分析的需求。
3.高维度复杂数据处理问题
当前的人工智能系统在处理一维数字和二维图像等数据方面已较为熟练。然而，对于三维及以上数据的处理能力仍显不足。在地震勘探领域，涉及众多多维数据，诸如地震数据体、油气储存特性数据等。一方面，高维数据使得模型构建的复杂性增加；另一方面，庞大的数据规模也导致数据处理所需时间大幅增长。人工智能的数据处理难题，影响了地震勘探的精细化应用分析。
4.面对不同场景的适用性问题
人工智能模型类别繁多，面对各种地震勘探任务时，往往存在多种可能的解决方案。若采用不同的训练数据集，并在不同的实际应用场景中运用，其效果可能大相径庭。因此，构建一套科学合理的场景应用模型设计方案，以确保在特定的训练和应用场景中，能够持续稳定地输出预期效果，将是未来研究者的主要努力目标。
