油气田瓦斯隧道TSP图像智能识别研究

在传统的非煤系油气田区瓦斯隧道超前地质预报中,由于TSP(tunnel seismic prediction,隧道地震勘探)图像的复杂性,解译的效率低且结果准确度不高,利用智能识别技术可以有效解决相应问题。依托某油气田区高瓦斯隧道工程,结合深度学习理论,借助Python(计算机编程语言)平台建立智能识别预测模型,通过该模型识别TSP图像中的P波,判断不良地质情况。结果表明:建立的智能识别模型可有效识别P波,判断围岩裂缝情况,减小人工识别的误差,实现油气田区高瓦斯隧道的地质精准探测与瓦斯防治。