在油气勘探开发一体化研究中，地震层位的精确解释对于掌握地下构造特征至关重要。但传统人工和半自动解释方法需要大量重复操作和主观参与判断，导致效率低且结果受人为因素影响明显。
斯伦贝谢最新推出的RGT层序地层解释技术（Relative Geological Time，简称RGT技术），凭借深度学习模型和无缝集成的工作流程，为层位全自动解释提供高效、可靠的智能化解决方案。
技术原理
RGT技术采用深度卷积神经网络（CNN）模型，通过学习原始地震切片与垂向时移切片间的位移关系，在无需任何人工干预情况下，预测地层垂向位移场，进而自动生成全局地震层位。这种全自动化的流程不仅减少了人为误差，还显著提升了解释的准确性和效率。相比传统局部地震层位追踪方法，RGT技术在地震信号复杂、特征模糊或品质较差的情况下，依然表现出卓越的泛化能力和可靠性，堪比人工解释，使得复杂地质构造解释变得更加高效和精确。
核心优势
相较于传统地震层位解释技术，依托于Petrel一体化平台的RGT技术具备以下核心优势：
1. 效率提升：从数月到数天
传统的地震层序地层识别完全依靠专家经验手动进行，通常需要数月时间，而新一代RGT技术则通过自动识别的方法将这一周期缩短至数天，全面提升解释效率与准确性。通过快速预测所有地震层位，并结合地震属性综合分析，RGT技术能够提供快速聚焦有利区的能力，帮助用户快速识别潜在构造高点与圈闭。
2. 无缝集成：优化工作流程
RGT技术与Petrel一体化平台现有的地震解释、体透视、三维渲染和地质建模工作流程无缝集成。用户可交互式批量提取地震层位，生成任意空间位置的等时地层切片，并在三维窗口中实时预览和调整结果。这种集成式的工作流程使得地震数据的地震地质解释更加直观和高效。
3. 机器学习驱动：释放数据价值
机器学习驱动的RGT全自动化流程，将Petrel已有机器学习技术拓展成了一体化的端到端的地震地质智能构造解释建模解决方案，实现了用户的一键式操作，释放地震数据全部潜力，帮助用户快速、全面了解地下地构造特征，从而优化油气勘探和开发的决策过程。
应用场景
RGT技术不仅广泛应用于地震层位全局自动解释，还可与Petrel平台整合释放出更多可能的应用场景：
1. 地震层位自动拾取
在不加任何干预的情况下，基于输入振幅体，完成层位自动解释和层位的灵活提取。
2. 各种复杂地质构造的自动解释
能够处理各种复杂地质场景，包括断层、低角度不整合、及不规则地质体和稀疏约束条件下的层位识别与提取。
3. 与Petrel一体化平台整合扩展
结合Petrel内三维体渲染及透视雕刻功能，实现等时沉积界面的自动抽取与显示，更加具有等时性，并具备在等时切片上开展属性融合能力，用于储层展布特征刻画与精细追踪。
RGT技术的应用实例
挑战与解决方案
1.AI赋能澳大利亚近海复杂地层地震自动层序建模
澳大利亚近海地质构造复杂，地震资料受噪声干扰导致反射界面弱且不连续，传统层位解释高度依赖人工判断且效率较低。引入RGT技术对该区块进行AI驱动的深度学习层位预测后，成功实现了全自动地层解释，大幅提升解释效率与准确率，确保与已有成果的一致性。
2.层序地层体优化构建与全局地层追踪
传统地震层位提取技术存在伪影问题及高度依赖解释员标注，选用基于深度学习的RGT技术后，结合内置优化器，无需解释标签输入，实现了三维层序地层体的自动构建，层位连续性大幅提升，多层位提取伪影问题得以消除，满足了薄层及尖灭等特殊场景下的层位自动解释要求。
总结
凭借深度学习驱动的全自动化流程、卓越的泛化能力和无缝集成的工作流程，斯伦贝谢Petrel-RGT技术可显著节约解释时间和成本，助力加速有利区的识别和高效开发，持续推动油气行业迈向智能化和高效化。