一种基于断层约束的Dal-UNet地层曲面重建方法

本发明公开一种基于断层约束的Dal‑UNet地层曲面重建方法，应用于信息处理领域和油气勘探领域，针对现有深度学习重建算法基于有监督的学习模式，需要大量数据资料和人工标记的训练标签对网络进行预训练，所需经济、时间成本较高，数据的质量直接影响算法的性能，且在数据相对稀少的地质研究中，基于有监督的深度学习的算法易产生过拟合现象，更加难以直接应用于包含断层的复杂地质结构的地层曲面重建任务中的问题；本发明利用Dal‑UNet网络从有限、稀疏的地层曲面数据中捕获到隐含特征，并结合断层约束算法，对含断层的复杂地层曲面进行重建，有效还原真实地形地貌。