本發(fā)明屬于地球物理和人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、在地震勘探和地質(zhì)研究中，準(zhǔn)確識(shí)別地下斷層結(jié)構(gòu)對(duì)于建立地質(zhì)模型、提高資源勘探的成功率具有重要意義。傳統(tǒng)的斷層識(shí)別方法通常依賴地質(zhì)學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)和人工判讀，不僅耗時(shí)長(zhǎng)且易受人為因素影響，同時(shí)在處理復(fù)雜地質(zhì)背景和噪聲環(huán)境時(shí)，容易受到非斷層因素的干擾，難以實(shí)現(xiàn)高效的斷層識(shí)別。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法的引入為斷層識(shí)別提供了新的可能性，能在多變或噪聲環(huán)境中提供更穩(wěn)健、更準(zhǔn)確的檢測(cè)。豐富的注釋對(duì)深度學(xué)習(xí)方法的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，然而斷層復(fù)雜的三維分布使得完整的人工注釋幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。合成數(shù)據(jù)的引入是基于深度學(xué)習(xí)的斷層檢測(cè)的一大突破。然而，合成數(shù)據(jù)與真實(shí)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)存在很大差異，尤其是在特征和斷層結(jié)構(gòu)方面，這使得僅在合成數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型很難推廣到真實(shí)世界的場(chǎng)景中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法，該方法能夠基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的少量稀疏標(biāo)注的二維切片，通過(guò)合成數(shù)據(jù)全監(jiān)督學(xué)習(xí)、稀疏標(biāo)注噪聲學(xué)習(xí)以及無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)半監(jiān)督學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)背景下三維地震斷層的準(zhǔn)確識(shí)別和高效泛化。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、步驟1：獲取帶有斷層標(biāo)注的合成地震數(shù)據(jù)以及無(wú)標(biāo)注的現(xiàn)場(chǎng)地震數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對(duì)部分現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行少量二維切片標(biāo)注，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為全標(biāo)注數(shù)據(jù)、稀疏標(biāo)注數(shù)據(jù)以及無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)三類；

4、步驟2：對(duì)全標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)增強(qiáng)處理，將hrnet作為學(xué)生模型的基礎(chǔ)架構(gòu)，為適配3d地震數(shù)據(jù)，對(duì)hrnet進(jìn)行三維擴(kuò)展，將增強(qiáng)后的全標(biāo)注數(shù)據(jù)輸入學(xué)生模型計(jì)算dice損失；

5、步驟3：對(duì)稀疏標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)裁剪處理，形成若干小立方體，對(duì)小立方體分別進(jìn)行強(qiáng)弱增強(qiáng)處理，分別輸入到學(xué)生模型以及與學(xué)生模型同結(jié)構(gòu)的教師模型，學(xué)生模型的輸出保持不變，對(duì)教師模型的輸出執(zhí)行輕微噪聲細(xì)化處理，根據(jù)抗噪稀疏損失函數(shù)對(duì)兩輸出計(jì)算損失；

6、步驟4：對(duì)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)裁剪處理，形成若干小立方體，小立方體分別進(jìn)行強(qiáng)弱增強(qiáng)處理，分別輸入到學(xué)生模型以及雙教師模型，學(xué)生模型的輸出保持不變，對(duì)雙教師模型的兩個(gè)輸出執(zhí)行穩(wěn)定性計(jì)算得到偽標(biāo)簽，進(jìn)而計(jì)算一致性損失；

7、步驟5：重復(fù)執(zhí)行步驟2-4，并使用它們累積的梯度來(lái)更新學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，隨即通過(guò)ema更新教師網(wǎng)絡(luò)，直至達(dá)到規(guī)定的訓(xùn)練次數(shù)；

8、步驟6：通過(guò)訓(xùn)練好的模型對(duì)未知地震數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，得到斷層識(shí)別結(jié)果。

9、進(jìn)一步地，所述的輕微噪聲細(xì)化處理通過(guò)將學(xué)生模型的預(yù)測(cè)值、教師模型的預(yù)測(cè)值以及原始稀疏標(biāo)簽的平均值作為新標(biāo)簽。

10、進(jìn)一步地，所述的抗噪稀疏損失函數(shù)通過(guò)結(jié)合mae損失函數(shù)和dice損失函數(shù)來(lái)有效抑制噪聲數(shù)據(jù)對(duì)模型的過(guò)擬合，并引入了一種專門設(shè)計(jì)的掩碼矩陣m解決稀疏標(biāo)簽的問(wèn)題，該矩陣對(duì)應(yīng)于未標(biāo)注體素的位置標(biāo)記為-1，對(duì)應(yīng)于稀疏標(biāo)注體素的位置標(biāo)記為1，在計(jì)算損失時(shí)，僅考慮掩碼矩陣標(biāo)記為1的位置對(duì)應(yīng)體素的損失值，該損失函數(shù)表達(dá)式為：

11、

12、其中，yi′，yi分別是預(yù)測(cè)標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽在每個(gè)體素i的值，n代表樣本中體素的總數(shù)，∈是一個(gè)小常數(shù)，用來(lái)避免分母為零的情況。

13、進(jìn)一步地，所述穩(wěn)定性計(jì)算基于兩個(gè)參數(shù)不同，結(jié)構(gòu)相同的教師網(wǎng)絡(luò)來(lái)計(jì)算兩個(gè)輸出結(jié)果的穩(wěn)定性，并用交并比(iou)作為衡量穩(wěn)定性的標(biāo)準(zhǔn)，其公式為：

14、

15、其中，w代表弱增強(qiáng)處理，分別表示兩個(gè)教師模型t1,t2的概率輸出，借助這一指標(biāo)，可以判斷兩個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的重疊程度，得分越大代表穩(wěn)定性越高，我們對(duì)所有未標(biāo)記樣本的穩(wěn)定性評(píng)分進(jìn)行排序，只取前50％的樣本輸出作為偽標(biāo)簽，只計(jì)算偽標(biāo)簽與學(xué)生模型輸出之間的一致性損失。

16、本發(fā)明的有益效果是：巧妙地利用了全標(biāo)注合成數(shù)據(jù)、稀疏標(biāo)注現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)以及無(wú)標(biāo)注現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，突破了目前現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)斷層識(shí)別方法僅依賴合成數(shù)據(jù)的局限，并有效克服了合成數(shù)據(jù)難泛化、現(xiàn)場(chǎng)標(biāo)注工作量大、手工標(biāo)注存在誤差等問(wèn)題。通過(guò)這一綜合方法，不僅大幅提升了斷層識(shí)別的精度，也極大地增強(qiáng)了模型對(duì)不同工區(qū)的泛化能力。

技術(shù)特征：

1.一種基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法，其特征在于，所述的輕微噪聲細(xì)化處理通過(guò)將學(xué)生模型的預(yù)測(cè)值、教師模型的預(yù)測(cè)值以及原始稀疏標(biāo)簽的平均值作為新標(biāo)簽。

3.如權(quán)利要求1所述的基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法，其特征在于，所述的抗噪稀疏損失函數(shù)通過(guò)結(jié)合mae損失函數(shù)和dice損失函數(shù)來(lái)有效抑制噪聲數(shù)據(jù)對(duì)模型的過(guò)擬合，并引入了一種專門設(shè)計(jì)的掩碼矩陣m解決稀疏標(biāo)簽的問(wèn)題，該矩陣對(duì)應(yīng)于未標(biāo)注體素的位置標(biāo)記為-1，對(duì)應(yīng)于稀疏標(biāo)注體素的位置標(biāo)記為1，在計(jì)算損失時(shí)，僅考慮掩碼矩陣標(biāo)記為1的位置對(duì)應(yīng)體素的損失值。

4.如權(quán)利要求1所述的基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3d斷層識(shí)別方法，其特征在于，所述穩(wěn)定性計(jì)算基于兩個(gè)參數(shù)不同，結(jié)構(gòu)相同的教師網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出結(jié)果的穩(wěn)定性，并用交并比(iou)作為衡量穩(wěn)定性的標(biāo)準(zhǔn)，借助這一指標(biāo)，可以判斷兩個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的重疊程度，得分越大代表穩(wěn)定性越高，我們對(duì)所有未標(biāo)記樣本的穩(wěn)定性評(píng)分進(jìn)行排序，只取前50％的樣本輸出作為偽標(biāo)簽，然后計(jì)算偽標(biāo)簽與學(xué)生模型輸出之間的一致性損失。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于稀疏標(biāo)注的半監(jiān)督3D斷層識(shí)別方法，其特征在于利用少量現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的二維切片標(biāo)注，通過(guò)合成數(shù)據(jù)全監(jiān)督學(xué)習(xí)、稀疏標(biāo)注噪聲學(xué)習(xí)和無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)半監(jiān)督學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地質(zhì)背景下三維斷層的準(zhǔn)確識(shí)別與泛化。合成數(shù)據(jù)通過(guò)三維HRNet模型和Dice損失進(jìn)行全監(jiān)督學(xué)習(xí)；稀疏標(biāo)注數(shù)據(jù)通過(guò)隨機(jī)裁剪生成小立方體，后經(jīng)強(qiáng)弱增強(qiáng)處理輸入學(xué)生模型和同構(gòu)的教師模型，對(duì)教師模型輸出執(zhí)行輕微噪聲細(xì)化處理，并計(jì)算抗噪稀疏損失；無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)生成增強(qiáng)后的小立方體，分別輸入學(xué)生模型和雙教師模型，通過(guò)雙教師輸出計(jì)算穩(wěn)定性得到偽標(biāo)簽，并計(jì)算一致性損失。三個(gè)任務(wù)依次執(zhí)行，采用累積梯度更新學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而通過(guò)EMA更新教師網(wǎng)絡(luò)，最終推理出斷層位置。

技術(shù)研發(fā)人員：李克文,周廣悅,朱信源,董明輝,侯俏伊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)石油大學(xué)（華東）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6