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申请/专利权人：北京金阳普泰石油技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的智能相图局部更新方法、装置和设备。方法包括：对多张沉积相带图和相应多张井位图进行切割，得到多张沉积相带图切片和多张第一井位图切片；将每张沉积相带图切片的四周边缘信息复制到相应第一井位图切片上；训练条件约束生成对抗网络模型；裁剪得到以新井为中心的第一目标井位图切片和第一目标沉积相带图切片；将第一目标沉积相带图切片的四周边缘信息复制到第一目标井位图切片的对应位置，得到第二目标井位图切片；将第二目标井位图切片输入到模型中，得到第二目标目标沉积相带图切片并将其，复制到相应沉积相带图的对应位置。本发明采用生成对抗网络，无需重新生成整个沉积相图，便能实现相图的局部更新。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的智能相图局部更新方法，其特征在于，包括：S1，获取专家绘制好的多张沉积相带图；S2，根据所述专家绘制好的多张沉积相带图，创建以沉积相符号为标识的相应多张井位图；S3，将所述专家绘制好的多张沉积相带图和多张井位图以预设尺寸进行切割，得到多张沉积相带图切片和多张第一井位图切片；S4，将每张沉积相带图切片的四周边缘信息复制到相应第一井位图切片上，形成多张第二井位图切片；S5，将所述多张沉积相带图切片与多张第二井位图切片一一对应，组成训练样本对集合；S6，对所述训练样本对集合进行乱序处理，并根据预设比例关系对所述训练样本对集合进行划分，构建训练数据集、验证数据集、测试数据集；S7，构建条件约束生成对抗网络模型，并利用所述训练数据集训练所述条件约束生成对抗网络模型；所述条件约束生成对抗网络模型以所述训练数据集中的第二井位图切片为输入图像，以所述训练数据集中的沉积相带图切片为标签图像；S8，在一张原始井位图中插入新井，更新得到以沉积相符号为标识的目标井位图；根据所述新井的位置，在所述目标井位图中裁剪出以所述新井为中心的第一目标井位图切片，并在相应沉积相带图中对应于所述第一目标井位图切片的位置进行剪裁，得到第一目标沉积相带图切片；S9，将所述第一目标沉积相带图切片的四周边缘信息复制到所述第一目标井位图切片的对应位置，得到第二目标井位图切片；S10，将所述第二目标井位图切片输入到所述条件约束生成对抗网络模型中，得到第二目标沉积相带图切片，并将所述第二目标沉积相带图切片复制到所述相应沉积相带图的对应位置。

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