【摘 要】
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沉积相建模是储层建模中的一个重要环节,有多种方法可以用来建立沉积相模型.传统的建模方法需要利用各种参数对变量的空间结构信息进行刻画,如变差函数、数据样式等,在模拟中再现这种空间结构.利用生成对抗神经网络方法(GAN,Generative Adversarial Nets)建模采用了不同的策略,通过对大量图像(模型)的学习,生成与学习样本具有高度相似特征的模型.基于单一图像生成对抗神经网络方法(SinGAN,Generative Adversarial Nets based on single image)
【机 构】
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长江大学地球科学学院,湖北武汉430100;长江大学地球科学学院,湖北武汉430100;中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257015;中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257
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沉积相建模是储层建模中的一个重要环节,有多种方法可以用来建立沉积相模型.传统的建模方法需要利用各种参数对变量的空间结构信息进行刻画,如变差函数、数据样式等,在模拟中再现这种空间结构.利用生成对抗神经网络方法(GAN,Generative Adversarial Nets)建模采用了不同的策略,通过对大量图像(模型)的学习,生成与学习样本具有高度相似特征的模型.基于单一图像生成对抗神经网络方法(SinGAN,Generative Adversarial Nets based on single image)对传统的GAN方法进行改进,仅需一张图像进行训练就能够生成高度相似的图像.以N气田2个小层的沉积微相图为例,建立了相应的沉积相模型,并与经典的基于样式的多点地质统计学建模方法(Simpat)对比可以看出,SinGAN方法与训练图像刻画的沉积微相空间结构更相似,具有良好的应用前景.
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