国家冰川冻土沙漠科学数据中心

元数据

名称	深度学习油气藏地质建模研究进展
科技资源标识	CSTR:11738.14.NCDC.XDA14.PP5843.2024
DOI	10.19509/j.cnki.dzkq.2021.0417
数据共享方式	开放下载
摘要	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。
学科分类	170.50
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
作者	刘彦锋,张文彪,段太忠,廉培庆,李蒙,赵华伟
数据量	3.9 MiB
论文类型：	journal
期刊名称：	地质科技通报
出版时间：	2021-09-01