综述：利用深度学习生成合成地质多孔介质：综述

《Journal of Hydro-environment Research》：Synthetic geological porous media generation using deep learning: a comprehensive review

本文综述了深度生成模型在合成孔隙介质生成中的应用，系统比较了GAN、VAE、扩散模型等方法的优劣，提出结合大语言模型和图像条件的新方法，为地质孔隙介质建模提供理论框架。

　　
本文系统梳理了基于深度学习的多孔介质合成（SPM）技术发展脉络，重点评述了变分自编码器（VAE）、扩散模型与多模态3D生成框架在孔隙结构建模中的创新应用。研究指出，传统SPM生成方法受限于几何简化与计算成本，而新兴的深度生成模型通过数据驱动实现了孔隙网络的高效重构，但仍需解决地质真实性、多尺度表征和跨模态融合等关键问题。

在技术演进层面，早期SPM生成主要依赖随机几何建模和物理仿真方法。过程基方法通过概率分布控制颗粒沉积过程，虽能调节孔隙率、连通性等参数，但难以模拟非规则颗粒和复杂地质演化；物理基方法借助离散元法（DEM）实现颗粒接触力学模拟，虽能保持机械真实性，但计算成本高昂且受限于离散单元数量。直到深度学习技术兴起，特别是生成对抗网络（GAN）的突破，使得数据驱动的孔隙结构生成成为可能。VAE通过编码-解码架构实现数据分布学习，其变分特性有效捕捉孔隙拓扑的统计规律，而扩散模型通过渐进式去噪过程可生成具有物理连续性的孔隙网络。最新研究进一步融合大语言模型（LLM）的语义理解和图像条件生成技术，实现从薄层切片到三维孔隙结构的跨尺度重构。

当前研究呈现三大技术突破：其一，多模态融合框架整合了地质薄层图像、三维CT扫描数据与地质日志文本，通过跨模态对齐实现更精准的孔隙参数控制；其二，动态条件适配技术可根据目标介质（如页岩、碳酸盐岩）自动调整生成策略，在页岩气储层模拟中，孔隙连通性提升达37%；其三，自监督预训练模型在数据稀缺场景下表现突出，通过仅使用10%标注数据即可生成具有地质统计特征的孔隙模型。值得关注的是，最新研究将大语言模型引入SPM生成流程，通过自然语言描述（如"具有高渗水的裂缝性石灰岩"）直接驱动三维孔隙结构生成，显著提高了专业人员的交互效率。

在应用领域，该技术已形成四大应用场景：1）非常规储层表征，通过多尺度孔隙重构提高储层模拟精度；2）污染物迁移预测，利用可调节孔隙网络实现不同流体运移路径的对比分析；3）CO2地质封存评估，基于孔隙结构生成多场耦合的封存模拟平台；4）智能材料设计，通过调控孔隙拓扑实现吸附-渗透性能的定向优化。实验数据显示，基于扩散模型的SPM在毛细管压力预测方面误差小于传统方法15%，且生成效率提升20倍以上。

技术挑战方面，主要表现为地质过程可逆性缺失导致的生成结果可控性不足，以及多尺度耦合建模的物理约束难题。例如，在模拟页岩微裂缝发育时，现有模型难以同时保证纳米级孔隙的吸附特性与宏观渗流的连续介质特性。针对这些问题，研究者提出三种解决方案：1）引入物理先验约束的生成网络架构，如将达西定律嵌入VAE损失函数；2）开发跨尺度特征提取模块，实现从微米级孔隙到千米级储层的特征映射；3）构建地质知识图谱驱动的生成系统，通过语义-空间双编码提升生成结果的地质合理性。

未来发展方向呈现三个趋势：在算法层面，物理信息神经网络（PINN）与生成模型的深度融合将成为主流；在硬件层面，基于量子计算的分布式生成框架可突破单机训练的规模限制；在应用层面，SPM技术将与数字孪生、智能体系统深度集成，构建自主进化的地下资源管理系统。值得关注的是，最新研究通过融合地磁异常数据和孔隙结构生成模型，实现了对古流体迁移路径的逆向重建，为油气勘探提供了新思路。

本综述特别强调混合建模策略的潜力。通过将离散元法（DEM）的力学仿真与生成对抗网络（GAN）的快速建模结合，在页岩气压裂模拟中取得突破性进展：一方面利用DEM计算颗粒接触应力分布，另一方面通过GAN生成包含应力敏感孔隙的数字岩心，这种混合框架使单次模拟成本降低至传统方法的1/5，同时预测精度提高至92%。此外，多模态生成框架在整合地质测井数据与三维地震剖面时，可自动校正孔隙模型的空间非均质性，使预测储层气 saturate 误差从传统方法的18%降至5%以内。

在工程应用案例方面，本文提及的Qatar Research Council资助项目成功开发了用于海水淡化膜分离系统的纳米多孔介质生成器。该系统通过迁移学习技术，将沙漠岩石孔隙结构与商业反渗透膜微观结构进行特征匹配，生成的SPM模型使跨膜传质效率预测准确度达到89%，较传统方法提升42%。在环境修复领域，研究者利用生成模型构建了可变孔隙率污染物的迁移模型，成功预测了核废料地下存储库中氚的扩散路径，为安全评估提供了可靠工具。

值得关注的技术进展包括：基于Transformer架构的孔隙生成模型，通过自注意力机制捕捉长程空间相关性；物理约束扩散模型在生成孔隙网络时自动满足达西流变学条件；以及多智能体协同生成技术，允许多学科专家通过自然语言交互实时优化孔隙结构参数。这些创新正在重塑地下资源管理的数字孪生技术框架。

本研究的局限性主要体现为地质样本多样性不足和长时程演化预测困难。为解决这些问题，建议后续研究重点关注：1）建立全球地质数据库与生成模型的知识蒸馏机制；2）开发基于强化学习的孔隙演化预测框架；3）构建多尺度耦合的生成-仿真一体化平台。这些突破将推动SPM技术从实验室验证向工业级应用跨越，为智慧能源与环境保护提供关键技术支撑。