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王玉柱;谢克·拉赫曼。

孔隙尺度储层数值模拟：综述。 （英语） Zbl 07620364号

J.计算。物理学。 472，文章ID 111680，18 p.（2023）.
小结：进行孔隙尺度储层建模，以基于从训练图像或实验室测量数据中提取的某些先验信息，使用适当的数学算法数字化构建储层样品的内部结构。虽然各种成像设备可以直接提供岩石样品的内部结构，但数值模拟方法仍有其不可替代的优势。首先，由于一些固有的局限性，迄今为止，除了极少数孔喉尺寸相对较大的均质储层样品外，没有成像设备能够提供同时满足分辨率和视野的三维多孔结构，而数值建模是提高机器生成图像分辨率的有效方法。其次，在某些情况下，只有二维图像（如钻屑图像）可用，数值建模是重建三维多孔结构的唯一选择。第三，数值模拟是一种方便、低成本的技术，使其广泛适用。本文对孔隙尺度储层建模进行了综述。孔隙结构建模可以被视为一个有监督的预测过程，分为两步：1）从训练图像或实验室测量数据中提取描述符（先验知识）；2）在提取的描述子的监督下进行数值重建。在描述符提取方面，使用多点统计（MPS）代替随机函数模型是一个很大的步骤，这使得从训练图像推断出的经验多元分布可以直接用于重建多孔结构。另一个重大进展是多分辨率训练图像的应用，其中包含在这些不同分辨率图像中的图像退化机制可以用于监督重建。在监督重建方面，采用高斯随机场、模拟退火等数学策略在重建图像中再现这些描述子。随着深度学习的蓬勃发展，卷积神经网络模型被引入到重构过程中，其性能令人印象深刻。

MSC公司：

6200万 随机过程推断
86轴 地球物理学
90立方厘米 数学编程

关键词：

多孔结构重建;数值模拟;储层特征描述

软件：

AlexNet公司;ImageNet公司
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\textit{Y.Wang}和\textit{S.S.Rahman}，J.Compute。物理学。472，文章ID 111680，18 p.（2023；Zbl 07620364）
全文： 内政部

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