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Automatic Channel Detection Using DNN on 2D Seismic Data

Computer Systems Science & Engineering 2021年第1期36卷 57-67页

作者： Fahd A.Alhaidari Saleh A.Al-Dossary ilyas a.salih Abdlrhman M.Salem Ahmed S.Bokir Mahmoud O.Fares Mohammed I.Ahmed Mohammed S.Ahmed Imam Abdulrahman Bin Faisal University College of Computer Science and Information TechnologyDammam34212Saudi Arabia Saudi Aramco Oil Company EXPEC-IIDhahranSaudi Arabia

Geologists interpret seismic data to understand subsurface properties and subsequently to locate underground hydrocarbon *** are among the most important geological features interpreters analyze to locate petroleum ***,manual channel picking is both time consuming and ***,similar to any other process dependent on human intervention,manual channel picking is error prone and *** address these issues,automatic channel detection is both necessary and important for efficient and accurate seismic *** systems make use of real-time image processing techniques for different *** channel detection is a combination of different mathematical methods in digital image processing that can identify streaks within the images called channels that are important to the oil *** this paper,we propose an innovative automatic channel detection algorithm based on machine learning *** new algorithm can identify channels in seismic data/images fully automatically and tremendously increases the efficiency and accuracy of the interpretation *** algorithm uses deep neural network to train the classifier with both the channel and non-channel *** provide a field data example to demonstrate the performance of the new *** training phase gave a maximum accuracy of 84.6%for the classifier and it performed even better in the testing phase,giving a maximum accuracy of 90%.

关键词： Deep neural networks deep learning channel detection image processing two-dimensional seismic data

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