基于多属性融合生成对抗网络的骨折预测方法及其应用

《Frontiers in Earth Science》：Fracture prediction method and application based on multi-attribute fusion generative adversarial network

复杂地质构造区多相位构造运动导致裂缝发育条件复杂，现有方法存在精度不足和泛化能力弱的问题。本研究提出融合WGAN生成对抗网络与U-Net++的混合多属性方法，通过生成高质量合成数据解决小样本问题，并利用多尺度特征提取提升裂缝预测精度。实验表明该方法在北欧北海油田数据集上对主断裂和小型裂缝的识别精度分别达到92.3%和89.1%，较传统方法提升15%-25%，验证了其在深部复杂储层中的可靠性和泛化能力。

　　在油气勘探领域，复杂地质构造区的多期构造运动使得断裂预测成为一项关键的技术挑战。这类区域往往存在多种构造起源，同时油气聚集条件也较为复杂，导致断裂识别难度显著增加。当前的断裂预测方法主要面临两大瓶颈：传统的单属性地震分析难以满足高精度断裂识别的需求；尽管深度学习技术取得了显著进展，但由于训练样本有限，其泛化能力仍然存在不足。为了解决这些问题，本文提出了一种多属性融合的方法，该方法结合了Wasserstein GAN（WGAN）与U-Net++，构建了一个多属性融合的断裂识别系统。这一方法能够有效扩大训练数据集，同时保持地质的真实性，从而提升模型对多尺度断裂特征的提取能力。通过实际应用测试，该方法在断裂识别的准确性和鲁棒性方面表现出色，尤其是在主断裂和微断裂的识别上优于传统属性方法，展现了其在不同地质区域中良好的适应性和抗噪能力。

### 1. 引言

随着全球经济的快速发展，能源需求，尤其是天然气和原油的需求，呈现出显著增长的趋势。传统油气资源的储量逐渐不足以满足不断变化的经济需求，而国际油价的持续上涨也促使了非常规油气资源的勘探成为一项迫切的研究任务。断裂系统作为油气运移和聚集的重要通道和储集空间，在石油地质和地球物理研究中具有举足轻重的地位。随着勘探向深层、超深层和非常规储层拓展，断裂预测技术面临前所未有的挑战与机遇。本文系统地研究了一种基于生成对抗网络（GANs）的混合多属性深度学习框架，旨在解决当前断裂表征中的关键科学问题，提供创新性的解决方案。

随着信号处理技术的进步，频谱分析作为一种非线性方法，逐渐成为断裂预测的重要补充手段。频谱分析通过从地震数据中提取隐含的频率特征，为断裂识别提供了新的视角。近年来，频谱分析在断裂预测中的应用研究取得了显著进展，尤其是在揭示地震数据中隐含的频率域信息方面。频谱分析方法展示了其在弱信号区域或复杂储层中的强大适应性，为断裂预测提供了不同于传统几何属性的识别路径。随着频谱分解技术的不断优化，如改进的时间-频率分辨率、对吸收-衰减机制的深入理解，以及人工智能方法的融合应用，频谱分析正逐渐成为断裂预测不可或缺的技术手段，为详细储层表征和高效油气开发提供关键支持。

在计算机科学与地球物理技术的深度融合背景下，深度学习技术正逐步改变传统的断裂识别模式。早期的反向传播神经网络（BP）在多属性断裂预测中的应用显著提高了识别的客观性。随后，支持向量机（SVM）和随机森林等方法也被引入，但它们在复杂断裂系统的表征能力上仍显不足。2013年以后，深度学习技术迎来了革命性的进展，尤其是在卷积神经网络（CNN）的应用方面。例如，CNN在北海油田的断裂识别中取得了突破性成果。生成对抗网络（GANs）则进一步解决了小样本学习的问题。近年来，U-Net和Transformer等网络结构的创新，推动了智能断裂识别技术的发展。特别是2.5D Transformer U-Net和Fault-Seg-Net等模型，在复杂断裂场景中展现出显著的优势。尽管取得了诸多进展，深度学习技术仍然面临数据稀缺的瓶颈，可靠断裂标签仅占项目数据的5%以下。传统的数据增强策略（如旋转、翻转等）难以模拟复杂断裂几何结构，从而影响模型的泛化能力，特别是在历史数据较少的前沿盆地中，这一问题尤为突出。

作为一种数据驱动的方法，深度学习技术具有自动化优势和可扩展性。现代机器/深度学习框架能够实现特征提取和优化的自动化，从而在多个行业中得到广泛应用。本文提出的增强型混合多属性深度学习框架，创新性地结合了传统属性预测方法。该系统旨在提高勘探效率，通过整合地下工程数据优化钻井成功率，并探索GAN与CNN在断裂识别中的协同作用，同时评估其在地质科学中的应用价值。

### 2. 方法

#### 2.1 工作流程

本文提出了一种深度学习架构，该架构结合了Wasserstein生成对抗网络（WGAN）与U-Net++，构建了一个基于多属性融合的断裂识别系统（如图1所示）。该系统通过输入实际地质数据中单属性的断裂预测结果，包括最大似然属性、相干属性、梯度结构张量属性和曲率属性，来训练WGAN网络。这样可以确保生成的合成数据具有地质可信度，同时解决传统方法中数据稀缺的问题。生成的合成数据随后被输入到U-Net++网络中，以进一步提升断裂识别的精度和泛化能力。在U-Net++训练稳定后，再将其应用于实际地质数据的再处理，以实现断裂识别。

#### 2.2 使用多属性融合生成对抗网络进行标签生成

为了提高神经网络的预测性能，使用具有地质合理性和高保真度的标签数据是至关重要的。本文采用WGAN网络生成高质量的标签数据。该过程首先需要获取目标区域地震数据的单属性预测结果，作为训练WGAN的“原材料”。为了验证模型的有效性，我们选择了荷兰北海F3区块的公开地震数据集，该数据集收集于1987年，包含大量具有明显特征的断裂，是验证模型训练效果的理想基准。

首先，通过单属性方法处理地震数据，获得其预测结果，并输入到WGAN网络中。经过多次迭代训练，生成的标签数据逐渐接近真实地质样本。在WGAN训练稳定后，这些合成标签数据与真实数据一起被用于U-Net++网络的训练，从而构建一个高质量的标签数据集。WGAN生成的标签数据有效缓解了传统方法中标签数据稀缺的问题。从图7可以看出，经过训练的网络生成的标签数据表现出更高的真实性和多样性。与以往仅能识别显著断裂和简单线性标签的方法相比，这些改进后的结果展现出更精细的地质细节和更自然的变异，从而更贴近真实地质特征。

#### 2.3 断裂预测网络结构

U-Net++是一种先进的分割模型，最初用于医学图像分割，并从U-Net架构中发展而来。它属于一种深度监督的“编码器-解码器”结构。基于U-Net网络，它通过深度监督机制对模型结构进行了优化，具体结构如图8所示。U-Net++网络在不同层级上引入了子U-Net结构，并结合了密集连接和多尺度特征融合机制，从而提高了对多尺度断裂特征的提取能力。密集连接和跳跃连接有助于减少信息在传输过程中的损失，更好地保留图像的细节信息。这些结构改进使得U-Net++在面对多样化图像数据集时具备更强的泛化能力，从而提升模型的适用性。

在本研究中，通过WGAN生成的高质量标签数据，为U-Net++网络提供了更丰富的训练素材。这不仅提高了模型的准确性，还增强了其对微断裂识别的能力。经过优化后的U-Net++模型能够更精准地识别断裂结构，特别是在复杂地质条件下，表现出更高的鲁棒性。

### 3. 结果与讨论

#### 3.1 测试数据

当前基于深度学习的断裂识别方法的性能在很大程度上依赖于训练数据的质量。模型训练需要大量标注数据，只有包含多种断裂类型的数据库才能确保预测的准确性。本文提出的多属性融合生成对抗网络方法通过生成高质量的合成数据，显著提高了模型的预测能力。合成数据不仅保留了真实地震数据的特征，还通过数据增强手段增加了数据的多样性。

通过使用不同频率的相干属性融合分析，我们获得了更加精细的断裂识别结果。从图16可以看出，不同频率带对断裂尺度的响应具有显著差异。低频成分的相干处理能够有效表征中等至大型断裂，而高频成分的相干处理则更适合识别小型断裂和断裂带。通过不同尺度的相干切片，可以观察到低频成分主要反映断裂的宏观分布，而高频成分则能提供更详细的断裂信息。

为了评估本文提出的方法，我们还进行了额外的断裂识别测试，使用了四种属性（如图17所示）。这些属性包括最大似然属性、相干属性、梯度结构张量属性和曲率属性。所有结果值均经过标准化处理，以确保数据的一致性。结果表明，这些属性能够更全面地表征断裂分布。其中，最大似然属性和改进后的最大似然属性在识别大型断裂方面表现出色，而改进后的最大似然属性在识别小型断裂方面也具有显著优势。

#### 3.2 地震数据

在本文的研究区域中，地质构造复杂，断裂系统呈现出多尺度和多方向的特点。因此，为了提高断裂识别的准确性，我们采用了多属性融合的方法，结合了不同属性的预测结果。这种方法能够更全面地反映断裂的特征，从而提高模型的预测能力。

为了进一步验证断裂预测结果的可靠性，我们还使用了井下数据进行对比分析。井下数据能够提供断裂发育的直接证据，例如声波曲线中的异常响应。在研究区域中，我们结合了常规井下数据和补充的图像井下数据，以提高断裂识别的准确性。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其在复杂地质条件下的适用性。

#### 3.3 使用多属性融合生成对抗网络进行断裂预测的结果

基于多属性分析结果，我们将所有单属性的断裂预测结果输入到WGAN网络中，以生成和增强合成数据。这样可以有效解决传统方法中数据不足的问题。通过调整损失率和准确率等参数，对网络进行优化，最终在WGAN训练稳定后，提取其生成的合成数据，并与多属性断裂识别结果相结合，用于U-Net++网络的训练。

U-Net++网络的训练数据包括180个样本，其中150个用于训练，30个用于测试。训练过程中的损失率和准确率曲线如图21所示。随着训练的进行，损失率逐渐下降，准确率不断提升，最终收敛于较高的水平。这一趋势表明，模型在训练过程中逐渐趋于稳定，并能够准确识别断裂特征。

通过将断裂预测结果与地震剖面和结构图进行对比（如图22和图23所示），可以发现本文提出的方法在识别主断裂和微断裂方面均表现出色。特别是WGAN框架在识别微断裂方面展现出更高的分辨率，能够有效识别传统手动方法难以捕捉的微小断裂结构。此外，通过与井下数据的对比，进一步验证了该方法在断裂表征中的准确性和鲁棒性。

为了更好地展示Xujiahe组断裂的分布情况，我们对最终的断裂预测结果进行了层状切片处理，并将其与结构图叠加（如图24所示）。结构-断裂叠加分析表明，神经网络的映射结果能够有效解析断裂的整体形态和内部细节，从而确认了本文方法的准确性和可靠性。平面视图能够清晰地描绘断裂网络，为研究区域内的断裂分布提供了精确的空间表征。此外，剖面视图还能够将预测的断裂与实际钻井数据进行对比，进一步验证了该方法在地下断裂系统识别中的适用性。

### 4. 结论

本文提出了一种基于多属性融合生成对抗网络（WGAN-U-Net++）的断裂预测方法。通过整合多属性预测结果，该方法首先利用WGAN生成合成数据，随后通过U-Net++实现对Xujiahe组断裂的高精度识别。实验结果表明，该方法在剖面和切片解释中均优于传统方法和井下数据，能够准确描绘复杂断裂网络的分布情况。

在研究区域中，Xujiahe组的断裂系统受到多期构造活动的影响，表现出复杂的分布模式。同时，由于沉积环境的异质性和油气聚集条件的复杂性，传统方法难以满足高精度预测的需求。为了克服深度学习技术对高质量标签数据的依赖，本文提出的WGAN-U-Net++框架通过多属性融合和数据增强手段，显著提高了对紧砂岩储层断裂识别的可靠性。这一框架为复杂地质条件下的断裂预测提供了一种新的方法，具有广阔的应用前景。