基于地质模式和测井数据等多元信息融合的速度建模合成数据集

本数据集依托国家重点研发计划课题，针对超深层速度建模难题，采用“物理驱动合成+深度学习”技术路线生成。通过构建高复杂度三维人工合成地震数据，模拟断层、褶皱、角度不整合等地质特征，并引入地表地形数字高程模型增强细节，结合全波形反演和逆时偏移技术，以一维平均速度为初始模型迭代300次，每10次生成一套速度-偏移剖面样本对，最终形成500套标准化数据集。数据时空维度覆盖典型盆地复杂构造场景（空间网格精度达10米级），包含三维速度模型、时间/深度域偏移剖面、测井速度约束及地质属性（倾角、曲率）。计算采用非线性共轭梯度法优化FWI、波动方程逆时外推RTM及多模态纹理迁移网络，通过测井数据微调和物理正则化约束确保模型可靠性。数据集具备高可控性与泛化性，其核心价值在于为AI驱动的复杂地质速度建模提供高质量训练样本，支撑断层智能识别、多源数据融合建模等场景，显著减少人工干预并提升超深层油气勘探精度（如盐丘、缝洞体成像），同时为地球物理与人工智能交叉研究建立开源基准，推动地震解释自动化与跨学科方法创新。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集依托国家重点研发计划，采用物理驱动合成与深度学习相结合的技术路线，生成了500套标准化三维速度建模数据，模拟了复杂地质构造并包含测井速度约束。其核心价值在于为AI驱动的超深层油气勘探提供高质量训练样本，支持断层智能识别和跨学科方法创新，显著提升勘探精度。