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2025年3月13日下午14：30～18:00，由西南石油大学研究生会主办，地球科学与技术学院研究生会、计算机与软件学院研究生会联合协办的"硕博论坛"第106讲学术活动在明辨楼C205报告厅成功举行。地球科学与技术学院地质资源与地质工程2024级博士研究生梁晨曦和2023级博士研究生罗一梁分别作了主题为“基于人工智能断层识别及分组方法研究”和“智能高精度地质异常识别及应用”的报告。本期论坛吸引了130余名师生参与。

梁晨曦博士提出了多维卷积核两阶段人工智能断层识别方法，首先通过高精度断层标签分离方法提取正负斜率断层标签，第一阶段结合2D与3D卷积核协同分析三维地震数据及剖面数据，输出断层初步识别结果；第二阶段将第一阶段输出作为注意力，利用3D卷积核获得对应的高分辨率正斜率断层和负斜度断层识别结果 。针对断层分组过程中，“X”型和“Y”型断层数据难以在自动分组算法中取得较好效果这一问题,梁晨曦博士提出了高精度断层分组方法，研究创新性采用F-K滤波方法分离正负斜率断层数据，结合自主设计的滤波方法压制消除空间假频与混波，并设计全新分组流程实现断层数据的编号工作，显著提升断面提取效率。

梁晨曦博士报告现场

罗一梁博士在报告中指出，断层、河道、溶洞等地质异常识别是地震综合解释的关键步骤，其识别结果受前期地震资料处理解释结果影响较大。其研究聚焦基于地震相和深度学习的高精度地质异常识别，包含三大核心模块：通过小样本多层位智能同步追踪技术获取高精度层位数据；基于地震相的智能强反射和弱响应分离可有效剥离强背景反射和储层弱响应；基于地震相的智能地质异常识别可实现高精度的地质异常识别，为高精度地震综合解释和储层预测提供可靠依据。

罗一梁博士报告现场

在报告结束后的互动环节，现场学生就人工智能识别技术细节展开热烈讨论。本期硕博论坛通过展示人工智能与地质勘探的交叉创新成果，凸显了跨学科研究的实践价值。活动现场的三维可视化演示与案例讨论，为师生提供了沉浸式学术体验。通过展示深度学习、三维卷积核等技术在地质断层识别、地震信号分离等场景中的应用，为传统地球科学研究注入了前沿技术驱动力，激发了大家对人工智能研究的热情与探索精神。

参会师生现场

梁晨曦、罗一梁合照