【摘 要】
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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
【基金项目】
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中科院先导A类项目(XDA14010204),中国石化基础前瞻项目(JC-2020-XX002)。
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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
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