（通讯员 卢昌盛）为深化储层智能地质建模领域学术交流，拓宽师生对油气人工智能与储层建模前沿技术的认知。4月23日下午，英国威廉集团特任副教授卢昌盛在武教B110举办了题为《储层智能相建模：算法、数据与软件部署的全链条实践》的求实导师学术沙龙，本次沙龙同时也是“油藏地质建模基础理论方法及实践应用高水平研讨会”的重要组成部分，胜利油田相关领域专家参加了本次活动，并由胜利技术首席于金彪带队参与交流。武汉校区相关专业教师、研究生及本科生到场参与学习交流。

本次报告围绕智能地质建模“数据构建—算法设计—软件部署—工程应用”全流程展开，系统介绍了当前储层智能相建模领域的关键技术与实际应用成果。报告中，卢教授首先介绍了团队自主研发的三维地质建模软件平台。该平台集成训练图像构建、智能模型推理等核心功能，实现了智能建模算法的轻量化与工程化部署。通过现场展示，参会者对智能建模软件从算法研发到实际应用的完整流程有了更加直观的认识。随后，卢老师重点讲解了储层原型模型与训练图像数据集的构建方法，围绕浅水三角洲、曲流河、辫状河等典型沉积体系，介绍了系列原型相模型生成算法及其在深度学习训练中的作用，使参会者进一步理解了高质量地质数据在智能建模中的基础性意义。在智能建模算法部分，卢老师以安塞油田浅水三角洲储层为实例，详细介绍了基于渐进增长生成对抗网络的条件渐进式智能建模方法。相关成果表明，智能建模方法在复杂储层快速建模与高精度条件约束方面具有明显优势，引发了现场师生的广泛关注。

在交流讨论环节，现场师生围绕训练图像构建、多源数据融合、智能算法工程化应用等问题与卢昌盛副教授展开深入交流，现场学术氛围浓厚，互动积极。本次学术沙龙内容丰富、前沿性强，不仅系统展示了智能地质建模领域的最新研究进展与工程应用成果，也进一步拓宽了研究生在油气人工智能与储层建模方向的科研视野。

图1 卢昌盛副教授讲授“储层智能相建模”专题内容

图2 “储层智能相建模”主题学术沙龙现场师生