| 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 |
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| 引用本文： | 李秉科,聂昕,朱林奇,王晨晨,林伟,韩登林.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[J].西安石油大学学报(自然科学版),2023(2):53-60. |
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| 作者姓名： | 李秉科 聂昕 朱林奇 王晨晨 林伟 韩登林 |
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| 作者单位： | 1. 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室;2. 长江大学地球物理与石油资源学院;3. 长江大学储层微观结构演化与数字表征实验室;4. 长江大学非常规油气湖北省协同创新中心;5. 中国科学院深海科学与工程研究所 |
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| 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。
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| 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 |
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