沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法

doi:10.11743/ogg20230119

摘要/Abstract

摘要：

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

Abstract:

Problems including insufficient quantity and low resolution of data face exploration and development of deep and complex reservoir targets， and the traditional geological modeling methods have been inadequate in terms of technical needs. The intelligent geological modeling represented by deep learning capable of fully integrating multi-scale and multi-dimensional data as well as expert knowledge， is a key research and development direction of geological modeling technology. The study discusses the deep learning-based geological modeling driven by sedimentary process simulation following the comprehensive analysis of the advantages and disadvantages of stratigraphic forward modeling and deep learning-based geological modeling technology. First， forward modeling of sedimentation is carried out based on comprehensive geological analysis， parameter uncertainty is analyzed， and a large amount of geological models are established through parameter disturbance as a training dataset； Second， the geological patterns contained in the learning dataset are learned with the conditional Generative Adversarial Nets （cGAN）， in which the Generative Adversarial Networks （GAN） takes the conditional data such as well and seismic data as the input， and the geological model as the output； Finally， the trained GAN is applied to the real conditional data to obtain the geological model of the target block. The feasibility of this method is verified through testing on the typical geological profiles of the main block of Puguang gas reservoir， and the impact of the training dataset scale on simulation results is analyzed. The combination of sedimentary simulation and deep learning could make up for the shortage of training data and indirectly realize knowledge-driven deep learning-based geological modeling. The method is therefore of great significance to popularization.

Key words: artificial intelligence （AI）, big data, knowledge-driven, Generative Adversarial Networks （GAN）, sedimentary process simulation, deep learning-based geological modeling, Puguang gas reservoir, Sichuan Basin

中图分类号:

TE132.1

刘彦锋,段太忠,黄渊,等. 沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(1): 226-237. doi: 10.11743/ogg20230119 Yanfeng LIU,Taizhong DUAN,Yuan HUANG,et al. Deep learning-based geological modeling driven by sedimentary process simulation[J]. Oil & Gas Geology, 2023, 44(1): 226-237. doi: 10.11743/ogg20230119

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参考文献 40

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参数类型	具体参数	分析方法
可容空间类	构造沉降曲线	地层回剥法，地震资料解释
	海平面曲线	Haq曲线，岩石的水深指示曲线
	初始地形	标志层厚度，沉积微相对水深指示意义
沉积物供给类	沉积物供给速率，最大产率	地层厚度，井上地层厚度序列
	沉积物供给集中度，透光带厚度	物源方向初始地层厚度变化程度，高能相带厚度
	沉积物供给成分比例，产率下降系数	观测数据中岩性比例，岩性变化频率
沉积物搬运剥蚀类	势能扩散系数	沿沉积物搬运方向的地层厚度变化
	扩散系数变化因子	岩性纵向变化程度
	动能对流系数	沿沉积物搬运方向的岩性变化程度
流体动能分布类	波浪能	水体流速相对大小
	风能	高能和低能相带分布的突变程度
	地形消浪能	沉积相对水体能量的指示意义

序号	参数	最小值	最大值	序号	参数	最小值	最大值
1	AmpSeaL1	40.000	120.000	22	KEng2	1.000	3.000
2	PerdSeaL1	500.000	1500.000	23	KEng3	0.500	1.500
3	AmpSeaL2	20.000	60.000	24	bEng1	0.500	1.500
4	PerdSeaL2	80.000	150.000	25	bEng2	0.040	0.120
5	PerdSeaL3	20.000	60.000	26	bEng3	10.000	30.000
6	LinEuElev3	-55.000	-10.000	27	pPr1	0.350	1.000
7	SubsidenceScale1	0.500	1.500	28	KV1	5.000	15.000
8	PDX2	40.000	120.000	29	KV2	17.000	52.000
9	PDX1	800.000	2200.000	30	KV3	12.000	35.000
10	KDX1	5.000	15.000	31	KW1	0.007	0.022
11	KDX2	25.000	750.000	32	KW2	0.012	0.040
12	Apord1	2.500	7.500	33	KW3	0.007	0.022
13	Apord2	15.000	45.000	34	kR1	0.025	0.000
14	Apord3	7.500	22.000	35	kR2	0.020	0.060
15	Kpord3	0.010	0.030	36	kR3	0.007	0.020
16	Kpord1	0.010	0.030	37	kH1	0.030	0.090
17	Kpord2	0.020	0.070	38	kH2	0.100	0.300
18	Wpord1	30.000	90.000	39	kH3	0.030	0.090
19	Wpord2	15.000	45.000	40	WaveBase1	20.000	60.000
20	Wpord3	35.000	100.000	41	KL1	0.002	0.007
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