一种基于深度学习的三维地质建模方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的三维地质建模方法及系统，该方法首先对建模区域进行钻孔勘探并将已知地质属性的单元网格作为参考单元；再将目标单元与任意N个参考单元进行组合构建包含数量级样本的数据集，其中，每个样本数据是将N个参考单元的三维坐标及地质属性与目标单元的三维坐标进行组合形成样本特征矩阵，并将目标单元的地质属性作为标签；接着利用自编码器对样本特征矩阵进行深度特征提取得到样本的深度特征图；最后构建基于深度卷积神经网络的离散单元的地质属性预测模型，利用样本的深度特征图及标签进行模型训练，用于遍历未知单元网格的地质属性，实现三维地质建模，解决了已知地质属性数据有限而存在的技术障碍，提升了建模精度。