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Geological Inverse Problem-Solving Method Based on Diffusion Models
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AI
DOI：10.1029/2025wr041822.png)
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摘要
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传统地质参数反演方法通常需要反复进行正演模拟以进行历史拟合，导致计算成本高且反演效率有限。当地质场呈现强非高斯特性时，其性能也可能受限。为解决这些挑战，本研究提出了一种端到端的反演建模流程，称为DDPM-DSI，该流程整合了去噪扩散概率模型（DDPM）与数据空间反演（DSI）。在所提出的流程中，采用一种概率稀疏注意力编码器从多元生产数据中提取时序特征，并为扩散模型提供条件信息。地质参数场通过主成分分析（PCA）表示为降维的潜在空间（适用于类似高斯情况），或通过矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）表示为降维的潜在空间（适用于通道化非高斯情况）。随后应用DSI方法从观测数据和先验模拟生成后验动态响应样本，用于条件化训练好的扩散模型，以直接生成后验地质参数场。所提出的流程通过2D合成油藏模型、3D Brugge基准模型和非高斯Egg基准模型进行了评估。结果表明，DDPM-DSI能够恢复主要地质结构并再现测试案例中的生产响应趋势。与传统基于GAN的反演相比，DDPM-DSI通常能生成更清晰且更符合地质一致性的后验实现，尤其对于非高斯通道化场。与集合平滑多数据同化（ESMDA）相比，DDPM-DSI在问题特定训练后提供快速在线推理，并在反演过程中避免了基于模拟器的参数更新迭代。这些结果说明，DDPM-DSI为高效历史拟合和地质参数估计提供了有前景的生成式反演框架，适用于复杂地质条件。
Keyword:
diffusion model
inverse problem solving
geological parameter inversion
non-Gaussian field
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