本發(fā)明公開了一種基于膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的儲層不連續(xù)界線識別方法，包括以下步驟：從地震數(shù)據(jù)中獲取屬性圖；采用多層融合技術(shù)，屬性數(shù)據(jù)映射到低維向量空間；通過對地質(zhì)數(shù)據(jù)、測井?dāng)?shù)據(jù)以及地震數(shù)據(jù)分析得出不連續(xù)界線類別，根據(jù)所劃分的不連續(xù)界線類型得到標(biāo)簽；采用CNN從輸入屬性學(xué)習(xí)到深層次的特征r1；利用DCNN從輸入屬性學(xué)習(xí)到非連續(xù)性特征r2；采用拼接技術(shù)，特征進行拼接；將拼接結(jié)果送入池化層，平均池化后送至全連接層。利用Softmax函數(shù)輸出結(jié)果得到識別類型。本發(fā)明優(yōu)點是：能夠自動學(xué)習(xí)特征，減少識別錯誤，準(zhǔn)確的區(qū)分不連續(xù)界線類型；能夠突出界線之間的特征差異；能夠減少地震數(shù)據(jù)中假界線的干擾。