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沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法
被引量：
9
1
作者
刘彦锋
段太忠
+2 位作者
黄渊
张文彪
李蒙
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期226-237,共12页
油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术...
油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。
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关键词
人工智能
大数据
知识驱动
生成对抗网络
沉积过程
模
拟
深度学习地质建模
普光气藏
四川盆地
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职称材料
深度学习油气藏地质建模研究进展
被引量：
29
2
作者
刘彦锋
张文彪
+3 位作者
段太忠
廉培庆
李蒙
赵华伟
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期235-241,共7页
随着大数据和以深度学习为基础的人工智能技术的快速发展,油气藏地质建模逐步从传统的两点地质统计建模、基于目标建模、多点地质统计建模和基于沉积过程建模进入智能地质建模阶段。以深度学习为基础的智能地质建模主要采用对抗生成网...
随着大数据和以深度学习为基础的人工智能技术的快速发展,油气藏地质建模逐步从传统的两点地质统计建模、基于目标建模、多点地质统计建模和基于沉积过程建模进入智能地质建模阶段。以深度学习为基础的智能地质建模主要采用对抗生成网络建立三维地质模型,目前这些研究集中在网络结构和算法的完善,特别是对地震和测井等各类数据的条件化,少量研究侧重于样本数据的获取。目前研究中采用的训练样本大多是基于目标或基于沉积过程方法模拟得到的合成数据,为了真正将该技术应用实际地下油气藏,需要更加关注真实样本数据的获取。仅靠深度神经网络这种统计学习方法实现技术突破的难度较大,研发通用的人工智能地质建模器是未来的主要发展方向,其中统计学习与符号学习相结合可能是实现该技术的必经道路。
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关键词
智能
地质
建
模
深度学习地质建模
条件对抗生成网络
人工智能
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职称材料
题名
沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法
被引量：
9
1
作者
刘彦锋
段太忠
黄渊
张文彪
李蒙
机构
中国石化石油勘探开发研究院
出处
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期226-237,共12页
基金
中国科学院A类战略性先导科技专项(XDA14010204)
中国石化科技部项目(P21038-3)。
文摘
油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。
关键词
人工智能
大数据
知识驱动
生成对抗网络
沉积过程
模
拟
深度学习地质建模
普光气藏
四川盆地
Keywords
artificial intelligence(AI)
big data
knowledge-driven
Generative Adversarial Networks(GAN)
sedimentary process simulation
deep learning-based geological modeling
Puguang gas reservoir
Sichuan Basin
分类号
TE132.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
深度学习油气藏地质建模研究进展
被引量：
29
2
作者
刘彦锋
张文彪
段太忠
廉培庆
李蒙
赵华伟
机构
中国石化石油勘探开发研究院
出处
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期235-241,共7页
基金
中科院先导A类项目(XDA14010204)
中国石化基础前瞻项目(JC-2020-XX002)。
文摘
随着大数据和以深度学习为基础的人工智能技术的快速发展,油气藏地质建模逐步从传统的两点地质统计建模、基于目标建模、多点地质统计建模和基于沉积过程建模进入智能地质建模阶段。以深度学习为基础的智能地质建模主要采用对抗生成网络建立三维地质模型,目前这些研究集中在网络结构和算法的完善,特别是对地震和测井等各类数据的条件化,少量研究侧重于样本数据的获取。目前研究中采用的训练样本大多是基于目标或基于沉积过程方法模拟得到的合成数据,为了真正将该技术应用实际地下油气藏,需要更加关注真实样本数据的获取。仅靠深度神经网络这种统计学习方法实现技术突破的难度较大,研发通用的人工智能地质建模器是未来的主要发展方向,其中统计学习与符号学习相结合可能是实现该技术的必经道路。
关键词
智能
地质
建
模
深度学习地质建模
条件对抗生成网络
人工智能
Keywords
intelligent geological modeling
deep learning based geological modeling
conditional generative adversarial network
artificial intelligence
分类号
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法
刘彦锋
段太忠
黄渊
张文彪
李蒙
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
深度学习油气藏地质建模研究进展
刘彦锋
张文彪
段太忠
廉培庆
李蒙
赵华伟
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
29
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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