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采用带注意力机制3D U-Net网络的地质模型参数化技术
被引量：
13
1
作者
李小波
李欣
+4 位作者
闫林
周腾骅
李顺明
王继强
李心浩
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期167-173,共7页
针对卷积神经网络增强的主成分分析技术(CNN-PCA)这种地质模型参数化技术在油藏复杂地质特征刻画精度和泛化能力方面存在的问题,不使用预训练好的C3D视频动作分析模型来提取三维模型风格特征,而使用新的损失函数并引入一种带注意力机制...
针对卷积神经网络增强的主成分分析技术(CNN-PCA)这种地质模型参数化技术在油藏复杂地质特征刻画精度和泛化能力方面存在的问题,不使用预训练好的C3D视频动作分析模型来提取三维模型风格特征,而使用新的损失函数并引入一种带注意力机制的3D U-Net网络来补全主成分分析方法(PCA)降维过程中丢失的地质模型细节信息,并以一个复合河道砂体油藏为例进行了应用效果分析。研究表明,与CNN-PCA技术相比,采用带注意力机制的3DU-Net网络能够更好地补全PCA降维过程中丢失的地质模型细节信息,在反映原始地质模型的流动特性方面具有更好的效果,并能改善油藏历史拟合的技术效果。
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关键词
油藏历史拟合
地质模型参数化
深度学习
注意力机制
3D
U-Net网络
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题名
采用带注意力机制3D U-Net网络的地质模型参数化技术
被引量：
13
1
作者
李小波
李欣
闫林
周腾骅
李顺明
王继强
李心浩
机构
中国石油勘探开发研究院人工智能研究中心
中国石油天然气集团有限公司勘探开发人工智能技术研发中心
中国石油勘探开发研究院油田开发研究所
出处
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期167-173,共7页
基金
国家油气重大专项(2016ZX05010-003)
中国石油天然气股份有限公司科技攻关课题(2019B1210,2021DJ1201)。
文摘
针对卷积神经网络增强的主成分分析技术(CNN-PCA)这种地质模型参数化技术在油藏复杂地质特征刻画精度和泛化能力方面存在的问题,不使用预训练好的C3D视频动作分析模型来提取三维模型风格特征,而使用新的损失函数并引入一种带注意力机制的3D U-Net网络来补全主成分分析方法(PCA)降维过程中丢失的地质模型细节信息,并以一个复合河道砂体油藏为例进行了应用效果分析。研究表明,与CNN-PCA技术相比,采用带注意力机制的3DU-Net网络能够更好地补全PCA降维过程中丢失的地质模型细节信息,在反映原始地质模型的流动特性方面具有更好的效果,并能改善油藏历史拟合的技术效果。
关键词
油藏历史拟合
地质模型参数化
深度学习
注意力机制
3D
U-Net网络
Keywords
reservoir history matching
geological model parameterization
deep learning
attention mechanism
3D U-Net
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用带注意力机制3D U-Net网络的地质模型参数化技术
李小波
李欣
闫林
周腾骅
李顺明
王继强
李心浩
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
13
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