在国家能源安全与科技自主可控战略指引下,我国油气勘探开发领域长期面临核心技术受制于人的困境,突出表现为以Petrel为代表的国外商业软件体系对地质建模、油藏模拟等关键环节的技术垄断。该软件在各大油田的地质建模、油藏模拟等核心业务中占据主导地位,但其技术封闭性、高成本和数据安全隐患,与国家自主可控战略形成结构性矛盾。针对以上问题,本论文提出基于面向对象的油藏地质模型迁移方法,重点突破Eclipse网格与常规三维模型间的多维映射难题。研究通过构建网格拓扑重构机制、属性参数映射模型以及多源数据预测方法,形成具有自主知识产权的模型迁移技术框架。本文的研究内容如下: (1)油藏地质模型文件的分析与处理。针对油气勘探领域主流的GRDECL文件格式,构建了包含文件解析、构造表示、可视化渲染的完整技术体系。通过研发专用解析引擎实现网格坐标、顶点深度等核心数据的自动化提取,并结合模型数据研究其显式表达方法和可视化技术。 (2)油藏地质模型的自动化迁移框架的构建。通过解析GRDECL角点网格结构与存储特性,设计多关键字并行解析算法,实现COORD坐标、ZCORN顶点深度等核心数据的快速提取;研发动态网格激活检测与断层线自动追踪技术,通过多边形优化算法解决复杂地质构造的分割难题,确保转换后GLTF模型的完整性与可视化质量。 (3)基于神经网络模型的储层参数预测。针对储层参数预测的非线性难题,构建深度神经网络模型,采用神经元的全连接结构实现测井数据的深度特征提取。通过ReLU激活函数增强非线性表达能力,结合Dropout正则化技术抑制过拟合,利用Adam优化器动态调整学习率,实现储层参数预测。