شناخت گسل‌ها و بررسی سیر تکاملی آنها از اهمیت ویژه‌ای در اکتشاف و توسعه منابع هیدروکربوری برخوردار است. موفقيت در اكتشاف و توسعه ميادین هيدروكربوري، مستلزم شناسايي دقيق سيستم‌هاي نفتي منطقه بوده و در اين راستا يكي از مهمترين مسائل شناسايي گسل‌ها و نحوه گسترش آن‌ها، به عنوان مجراي اصلي مهاجرت سيال، مخصوصا در نواحي عميق‌تر مي‌باشد. گسل ها و شكستگي ها نقش مهمي را در ايجاد بخش هايي با تخلخل و تراوايي زياد و قطع سنگ مخزني و پوشش در مسيرهاي مهاجرت سيال ايفا مي كنند. علاوه بر اینها برای بیشینه کردن برداشت هیدروکربور از مخزن و نیز کاهش خطر پذیری حفاری، ضروری است تا اطلاعات مناسبی از هندسه و طبیعت گسل‌های مخزن به دست آورده شود. در این مقاله هدف بررسی کارایی ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل در شناسایی و تفسیر گسل‌ها در داده لرزه‌ای می‌باشد. ابتدا با استفاده از قابلیت هدایت شیب نرم‌افزار، فیلتر مورد نظر اولیه که برای شناسایی دقیق شیب ساختارها و پدیده‌های موجود در داده می‌باشد، طراحی و اعمال گردیده است. سپس با طراحی و اعمال فیلترهای مناسب، داده لرزه‌ای بهبود یافته است. پس از آن نشانگرهای لرزه‌ای مناسب برای شناسایی گسل‌ها از داده لرزه‌ای سه بعدی، شناسایی و محاسبه شده‌اند. با انتخاب نقاط نمونه برای دو کلاس گسل و غیر گسل از داده، شبکه عصبی نظارت شده با استفاده از نشانگرهای منتخب تشکیل شده و پس از آموزش بهینه شبکه، خروجی مناسب از شبکه ایجاد گردیده است. سپس خروجی شبکه عصبی به عنوان ورودی برای الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل نازک شده، استفاده شده است. خروجی این قسمت شامل حجم احتمال گسل‌های ردیابی شده، ارائه و نمایش داده شده است. در نهایت با استفاده از ابزارهای زیرمجموعه قسمت احتمال گسل، و تنظیمات پارامترهای آن به صورت بهینه، صفحات گسل سه بعدی به صورت خودکار استخراج و تفسیر گردیده‌اند. Manuscript profile