基于地震数据与深度学习融合的海上风电场锥贯入试验(CPT)数据预测方法研究

针对海上风电场选址中锥贯入试验(CPT)数据稀疏导致的预测难题，研究人员提出了一种集成地震数据与深度学习的方法。通过开发地震邻域聚合模块(SNAM)，结合2D高分辨率电火花剖面数据，实现了CPT参数的精准预测。实验表明，该方法误差低于克里金法(Kriging)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)等传统模型，尤其在岩性突变地层中表现优异，为海上风电地质勘察提供了新范式。

　　

海上风电作为最成熟的海洋可再生能源技术，其选址需综合评估地质条件，而锥贯入试验(CPT)数据是评估海底地基稳定性的关键。然而，传统钻孔数据稀疏分布导致预测精度不足，现有方法如克里金插值(Kriging)和机器学习模型难以捕捉地层突变特征。针对这一挑战，中国海油服的研究团队在《Ocean Engineering》发表研究，创新性地将2D高分辨率电火花(sparker)地震数据与CPT数据融合，开发了地震邻域聚合模块(SNAM)，通过深度学习实现了全风电场区域的CPT参数高精度预测。

关键技术包括：1) 基于滑动窗口的卷积神经网络(CNN)特征提取；2) 地震邻域聚合模块(SNAM)设计，整合CPT钻孔点周边地震属性；3) 归一化深度属性处理薄层地层影响；4) 采用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)指标验证模型性能。数据源自海南岛莺歌海盆地东部海域15-45米水深区域的7个相邻地层。

【研究方法】提出分层预测框架：首先通过SNAM模块提取地震剖面中CPT点邻域特征，结合深度归一化处理薄层效应；随后采用多层CNN学习地震属性与CPT参数的复杂非线性关系，最终实现任意位置预测。

【研究区域】实验区位于北纬18°56′6″-18°56′24″，东经113°2′24″-113°8′24″，海底微地貌复杂，沉积物以粉砂和砂质为主，地层厚度<100米，是验证模型对岩性突变适应性的理想区域。

【归一化深度属性效果】通过标准化地层厚度参数，模型在垂向上的预测误差降低23.7%，显著提升薄互层地区的qc(锥尖阻力)、fs(侧摩阻力)和u₂(孔隙水压力)预测精度。

【结论】该研究首次实现地震数据与CPT的端到端深度学习融合，预测误差较传统方法降低35%-48%，在岩性突变区优势尤为突出。模型能准确预测深层(>50米)CPT数据，突破了传统插值法的深度限制。提出的SNAM模块为稀疏样本深度学习提供了新思路，相关代码已开源。

该成果为海上风电地质风险评估提供了新工具，其方法论可拓展至其他海洋工程地质参数预测领域。研究团队特别指出，电火花地震数据的宽覆盖特性(探测范围达1000米)与CNN的特征提取能力结合，是突破"数据稀疏困境"的核心，未来可进一步融合多源地球物理数据提升预测鲁棒性。