論文の概要: Latent Diffusion Model for Conditional Reservoir Facies Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01968v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 15:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 00:49:00.989054
• Title: Latent Diffusion Model for Conditional Reservoir Facies Generation
• Title（参考訳）: 条件付き貯留層火災発生のための潜伏拡散モデル
• Authors: Daesoo Lee, Oscar Ovanger, Jo Eidsvik, Erlend Aune, Jacob Skauvold, Ragnar Hauge,
• Abstract要約: 貯水池環境の条件付き生成に特化して設計された新しい潜水拡散モデルが提案されている。 提案モデルでは条件付きデータを厳格に保存する高忠実度ファシリゼーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7916635054977068
• License:
• Abstract: Creating accurate and geologically realistic reservoir facies based on limited measurements is crucial for field development and reservoir management, especially in the oil and gas sector. Traditional two-point geostatistics, while foundational, often struggle to capture complex geological patterns. Multi-point statistics offers more flexibility, but comes with its own challenges related to pattern configurations and storage limits. With the rise of Generative Adversarial Networks (GANs) and their success in various fields, there has been a shift towards using them for facies generation. However, recent advances in the computer vision domain have shown the superiority of diffusion models over GANs. Motivated by this, a novel Latent Diffusion Model is proposed, which is specifically designed for conditional generation of reservoir facies. The proposed model produces high-fidelity facies realizations that rigorously preserve conditioning data. It significantly outperforms a GAN-based alternative. Our implementation on GitHub: \url{https://github.com/ML4ITS/Latent-Diffusion-Model-for-Conditional-Reservoir-Facies-Generation}.
• Abstract（参考訳）: 限られた測定値に基づいて正確で地質学的に現実的な貯水池を作ることは、特に石油・ガス部門において、フィールド開発と貯水池管理に不可欠である。 伝統的な2点統計学は基礎的ではあるが、複雑な地質学的パターンを捉えるのにしばしば苦労している。 マルチポイント統計は柔軟性を提供するが、パターン設定とストレージ制限に関する独自の課題がある。 GAN(Generative Adversarial Networks)の台頭と、その様々な分野での成功により、ファシズム世代への利用がシフトしてきた。 しかし、近年のコンピュータビジョン領域の進歩は、GANよりも拡散モデルの優位性を示している。 このことから,貯水池環境の条件生成に特化して設計された新しい潜在拡散モデルが提案されている。 提案モデルでは条件付きデータを厳格に保存する高忠実度ファシリゼーションを実現する。 GANベースの代替案よりもはるかに優れています。 GitHub上の実装: \url{https://github.com/ML4ITS/Latent-Diffusion-Model-for-Conditional-Reservoir-Facies-Generation}。

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