論文の概要: Pix2Geomodel: A Next-Generation Reservoir Geomodeling with Property-to-Property Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17747v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 15:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.564774
• Title: Pix2Geomodel: A Next-Generation Reservoir Geomodeling with Property-to-Property Translation
• Title（参考訳）: Pix2Geomodel:プロパティ間変換による次世代貯留層ジオモデリング
• Authors: Abdulrahman Al-Fakih, Ardiansyah Koeshidayatullah, Nabil A. Saraih, Tapan Mukerji, Rayan Kanfar, Abdulmohsen Alali, SanLinn I. Kaka,
• Abstract要約: 本研究では、Pix2Pixをベースとした新しい条件付き生成対向ネットワーク(cGAN)フレームワークであるPix2Geomodelを紹介する。 グローニンゲンガス田のロトリーゲンド貯水池から貯水池特性(空洞、ポーシティ、透水性、飽和度)を予測するように設計されている。 その結果, 病状 (PA 0.88, FWIoU 0.85) と水飽和 (PA 0.96, FWIoU 0.95) の精度が高く, 気孔率 (PA 0.70, FWIoU 0.55) と透過性 (PA 0.74, FWIoU 0.60) が適度に向上し, 翻訳性能も良好であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.004012818482403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate geological modeling is critical for reservoir characterization, yet traditional methods struggle with complex subsurface heterogeneity, and they have problems with conditioning to observed data. This study introduces Pix2Geomodel, a novel conditional generative adversarial network (cGAN) framework based on Pix2Pix, designed to predict reservoir properties (facies, porosity, permeability, and water saturation) from the Rotliegend reservoir of the Groningen gas field. Utilizing a 7.6 million-cell dataset from the Nederlandse Aardolie Maatschappij, accessed via EPOS-NL, the methodology included data preprocessing, augmentation to generate 2,350 images per property, and training with a U-Net generator and PatchGAN discriminator over 19,000 steps. Evaluation metrics include pixel accuracy (PA), mean intersection over union (mIoU), frequency weighted intersection over union (FWIoU), and visualizations assessed performance in masked property prediction and property-to-property translation tasks. Results demonstrated high accuracy for facies (PA 0.88, FWIoU 0.85) and water saturation (PA 0.96, FWIoU 0.95), with moderate success for porosity (PA 0.70, FWIoU 0.55) and permeability (PA 0.74, FWIoU 0.60), and robust translation performance (e.g., facies-to-facies PA 0.98, FWIoU 0.97). The framework captured spatial variability and geological realism, as validated by variogram analysis, and calculated the training loss curves for the generator and discriminator for each property. Compared to traditional methods, Pix2Geomodel offers enhanced fidelity in direct property mapping. Limitations include challenges with microstructural variability and 2D constraints, suggesting future integration of multi-modal data and 3D modeling (Pix2Geomodel v2.0). This study advances the application of generative AI in geoscience, supporting improved reservoir management and open science initiatives.
• Abstract（参考訳）: 正確な地質モデリングは貯水池のキャラクタリゼーションに欠かせないが、従来の手法は複雑な地下の不均一性に悩まされており、観測データに対する条件付けに問題がある。 本研究は,Groningenガス田のRotliegend貯水池から貯留特性(空孔,ポロシティ,透水性,飽和度)を予測するために設計された,Pix2Pixに基づく新しい条件生成対向ネットワーク(cGAN)フレームワークであるPix2Geomodelを紹介する。 Nederlandse Aardolie Maatschappijから760万セルのデータセットがEPOS-NLを介してアクセスされ、データ前処理、プロパティ毎に2,350イメージを生成する拡張、U-NetジェネレータとPatchGANの識別器で19,000ステップ以上のトレーニングが行われた。 評価指標には、画素精度(PA)、平均結合(mIoU)、周波数重み付き結合(FWIoU)、マスク付きプロパティ予測およびプロパティ対プロパティ変換タスクのパフォーマンスを評価する。 その結果, 空孔率 (PA 0.88, FWIoU 0.85) と水飽和 (PA 0.96, FWIoU 0.95) の精度が高く, 気孔率 (PA 0.70, FWIoU 0.55) と透水性 (PA 0.74, FWIoU 0.60) , 堅牢な翻訳性能 (PA 0.98, FWIoU 0.97) が得られた。 このフレームワークは, 空間的変動性と地質的リアリズムを, ヴァリグラム解析により検証し, それぞれの特性に対するジェネレータと判別器のトレーニング損失曲線を算出した。 従来の手法と比較すると、Pix2Geomodelは直接プロパティマッピングの忠実度を向上させる。 制限には、ミクロな変動性と2D制約の課題が含まれており、将来のマルチモーダルデータと3Dモデリングの統合が提案されている(Pix2Geomodel v2.0)。 本研究では,地学における生成AIの適用を推し進め,貯水池管理の改善とオープンサイエンスイニシアチブを支援する。

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