第41卷第3期2023年6月Vol.41No.3Jun.2023沉积学报ACTASEDIMENTOLOGICASINICA基于深度学习的地层沉积正演模拟代理模型构建与应用刘彦锋1，段太忠1，龚伟2，廉培庆1，张文彪1，黄渊11.中国石化石油勘探开发研究院，北京1022062.北京师范大学，北京100091摘要地层沉积正演模拟方法能更真实地刻画地下地质体的分布规律，比传统的基于地质统计学的建模更有优势，但是条件化难度大，使其应用在实际油藏地质建模时面临较大挑战。地层沉积反演模拟提高了该方法的实用性，基于模拟结果与观测数据定量比较，地层沉积反演模拟在全局优化算法的驱动下不断修正地层沉积正演模拟输入参数，使模拟结果与观测数据吻合度达到最佳。由于反演系统优化参数多，非线性极强，收敛难度大，需要的迭代次数多，单次正演模拟耗时长，导致该方法效率较低。地层沉积反演模拟和深度学习算法中的生成对抗网络相结合，提出了构建地层沉积正演模拟代理模型的方法。以大量的碳酸盐岩地层沉积模拟的合成模型作为样本，通过神经网络训练，形成地层正演模拟器的代理模型，然后将其代入地层沉积反演模拟系统，避免了直接地层正演模拟的长耗时，加快了反演模拟的收敛速度。通过巴哈马西缘碳酸盐岩地层沉积模拟验证了该方法的可行性，采用学习后的生成网络进行沉积反演模拟，反演效率得到了大幅提升。尽管本文展示的是二维实例，也有望扩展应用在三维模型上。关键词生成对抗神经网络；代理模型；深度学习；地层沉积过程正演模拟第一作者简介刘彦锋，男，1986年出生，博士，副研究员，开发地质学，E-mail:liuyf.syky@sinopec.com中图分类号P628+.3文献标志码A0引言地层沉积过程正演模拟比传统的基于统计学的建模能更真实地刻画地下地质体的分布规律，但条件化方面仍需改善。地层沉积过程正演模拟以质量守恒为基础，考虑了沉积物的供给、产生、搬运、剥蚀和再沉积等地质作用，模拟结果符合地质规律[1]。正演模拟的输入参数有初始地形、海平面曲线、沉积物搬运系数、沉积物供给曲线、基底沉降曲线、碳酸盐岩生产的相关系数，以及这些系数随时间和空间的变化等[2]。由于这些输入参数很难通过现有的观测手段获得，使得模型存在较大不确定性，与井数据和地震解释数据吻合难度大，导致该建模技术在实际油藏地质建模中应用推广缓慢。地层沉积反演模拟技术提高了地层沉积过程模拟的实用性。Lessengeretal.[3]，Crossetal.[4]提出了地层沉积反演模拟的基本框架，认为地层沉积反演模拟包括地层沉积正演...
