地质统计和深度学习协同驱动的三维储层动态建模方法
白军辉1
于晓红1
向传刚1
丛丽萍1
陈大颉2
陈麒玉2
1.大庆油田有限责任公司勘探开发研究院 黑龙江大庆 1637122.中国地质大学(武汉)计算机学院 湖北武汉 430074
摘要：三维储层建模旨在对油气储层进行三维模拟和预测,以指导油气勘探和开发.然而,传统的三维储层建模方法在描绘储层结构能力上不足,难以满足实际生产的需求.多点地质统计方法能够很好地描述储层结构,但是也存在诸如参数化严重、局部空间连续性不足等问题.基于深度学习的方法能够很好地表征储层各向异性结构的全局连续性,但却依赖于高质量、大规模的数据进行驱动.为了解决以上储层建模方法中存在的问题,文章提出了一种多点地质统计方法和深度学习协同驱动三维动态建模方法.该方法采取多点地质统计序贯模拟生成储层地质模式库,作为深度学习方法的训练数据.训练生成对抗网络生成高质量的三维储层模型.实验结果和实际观测数据的比较表明,该方法的误差小于5％,有效提高了储层建模的准确性和精度.
关键词：三维储层建模多点地质统计生成对抗网络协同驱动
资助基金：黑龙江省第一批揭榜挂帅科技攻关项目(DQYT-2022-JS-750)
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 4-11 )