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Deep Conditional Generative Adversarial Network Combined With Data‐Space Inversion for Estimation of High‐Dimensional Uncertain Geological Parameters

计算机科学 反演(地质) 渠道化 反问题 算法 数学优化 高斯分布 合成数据 后验概率 反向 数据挖掘 人工智能 数学 贝叶斯概率 地质学 物理 古生物学 数学分析 构造盆地 电信 量子力学 几何学
作者
Wenhao Fu,Kai Zhang,Xiaopeng Ma,Piyang Liu,Liming Zhang,Xiangqiao Yan,Yongfei Yang,Hai Sun,Jun Ye
出处
期刊:Water Resources Research [Wiley]
卷期号:59 (3)
标识
DOI:10.1029/2022wr032553
摘要

Abstract Inverse modeling can provide a reliable geological model for subsurface flow numerical simulation, which is a challenging issue that requires calibration of the uncertain parameters of the geological model to establish an acceptable match between simulation data and observation data. The general inverse modeling method needs to iteratively adjust the uncertain parameters, which is a difficult and time‐consuming high‐dimensional sampling problem. To address this problem, we propose a deep‐learning‐based inverse modeling method called pix2pixGAN‐DSI. In this method, the deep‐learning‐based image‐to‐image generative adversarial network (pix2pixGAN) is constructed to directly predict the posterior parameter fields from the posterior dynamic responses obtained by the data‐space inversion (DSI) method. This inverse modeling method does not need to iteratively adjust the uncertain parameters, which improves computational efficiency. The effectiveness of the proposed method is verified through a Gaussian model case and two non‐Gaussian channelized model cases. Through the analysis of posterior realizations, matching and forecast of production data, and uncertainty quantification, the results show that the proposed method can obtain reasonable estimates without iteration and parameterization.
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