基于梯度惩罚-生成对抗神经网络的页岩三维数字岩心重构

摘要：

数字岩心技术在油气的勘探开发中发挥着越来越重要的作用.由于传统的数字岩心重构方法存在成本高、耗时长等问题,提出使用带有梯度惩罚的生成对抗神经网络(WGAN-GP)实现页岩的三维数字岩心重构.以三组分的页岩图像为训练样本进行模型的训练,得到了可以生成三维页岩图像的生成器模型,进而重构了多个三维岩心图像.将重构岩心与原始岩心进行了各种参数的对比分析,结果表明重构岩心与原始岩心具有很好的一致性,证明了本文方法的可靠性.使用WGAN-GP进行岩心重构具有岩心生成速度快、重构图像尺寸不受限制等优点,具有广泛的应用前景.

关键词：数字岩心、页岩、三维重构、生成对抗神经网络、梯度惩罚

所属期刊栏目：38

分类号：TE319(油气田开发与开采)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;非常规油气省部共建协同创新中心开放基金资助项目;油气资源与勘探技术教育部重点实验室长江大学开放基金资助项目;海南省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：53-60