塔里木盆地顺北油田SH区走滑断裂带空间结构非常复杂,断裂解释难度大,特别是随着油气滚动勘探与开发的快速推进,对断裂解释效率和精度都提出了很高的要求。传统人工解释方法利用相干算法、最大似然性、蚂蚁体等断裂敏感属性约束进行断裂解释,效率太低,无法满足油气勘探与开发的需求。为了提升顺北油田SH区复杂断裂带的解释效率和精度,以目标增强解释性处理和混合神经网络原理为基础,采用ResNet与U-Net构成的混合神经网络模型ResU-Net,应用GeoPlat AI人工智能地震解释软件对断裂进行智能识别和解释。研究结果表明:(1)通过倾角导向滤波和倾角控制增强技术处理后,地震资料信噪比提升8%以上,主干断裂断点识别精度有了明显提升;(2)构建的ResU-Net混合神经网络模型经1×105组样本预训练后,断裂自动识别效率较传统方法提高了20倍;(3)在局部断裂解释结果与断裂地质模式、构造样式匹配度不足的区域,引入地质模式约束后,断裂解释精度提升至91.88%,划分出4类走滑断裂构造样式(正花状、单支状、半花状、负花状);(4)实际工区应用证实,采用该方法在SH1井区成功解释25组断裂,与该井区的漏失、放空等动态、静态资料吻合性好,有效指导了7口井位部署。结论认为,人工智能与地质模式协同的断裂解释技术可有效解决复杂构造区断裂解释难题,建立的断裂模型为井轨迹设计提供了可靠依据。