基于深度学习的多方位地震数据断裂检测方法、系统、介质及设备

本发明涉及油气田勘探开发领域，公开了一种基于深度学习的多方位地震数据断裂检测方法、系统、介质及设备，其包括：对叠后地震数据进行预处理后，将每一方位的叠后地震数据旋转为四方向旋转数据体，并采用基于卷积神经网络的深度学习对其进行断裂检测，获得对应的四方向断裂概率体；通过对照四方向断裂概率体的平面和剖面结果进行方向选择，优选包含断裂信息丰富且合理的方向角度，并基于深度学习针对四方向断裂概率体进行加权融合得到每一方位对应的融合概率体，然后对每一方位的融合概率体进行加权融合计算以构建全方位的融合断裂概率体；基于融合断裂概率体提取其平面属性，采用图像增强和几何形态检测技术准确量化断裂密度的空间分布规律。