中石化胜利油田物探研究院自主研发的人工智能辅助断层识别技术，能够迅速、精准地剖析地球物理数据，识别复杂的地下地质结构，减少地震不确定性，将原来的解释效率提高3-5倍。
常规地震资料解释工作需要对海量数据进行全面分析评价和“拉网式”精细解释，胜利探区地下构造具有“小、碎、散”的复杂特性，同时面临地震多解性、人为经验判断有误差等诸多难题。
为突破传统断层识别技术瓶颈，科研人员创新性地开发了基于稀疏标签的主动注意力机制网络模型。该模型通过融合原始地震数据与正演建模，构建了多尺度地震断层特征表征体系。针对小尺度地震特征中噪声干扰较强的问题，科研人员提出了主动监督训练的注意力学习方法，在抑制背景噪声的同时强化模型对断层区域的聚焦能力，提高断层识别精度。
他们建立20余种复杂隐蔽构造的训练模型，包涵了构造几何形态、组合样式等，实现像素级精度的构造特征提取，可自动识别隐蔽性断层的微观形貌特征，实现了地下信息的深度挖掘，从而降低了油气目标识别的多解性，还能将地震解释效率提升3倍以上。
目前，该项技术已在西部探区的排6和屯1井区复杂走滑构造解释中开展实践应用。通过智能断层识别技术的应用，能够更好地捕捉断距5—10米的走滑断层信息，识别准确度提高40%。未来，该模型将引入多模态大模型等前沿技术，推动行业知识经验与人工智能技术的深度融合。（供稿人：张磊朱剑兵胜利油田物探研究院）
