（通讯员 尚浩杰）5月20日下午，地球科学学院在石油科技大楼C330办公室成功举办了“求实学术沙龙”活动。尹艳树教授以《基于生成对抗网络的地质建模方法》为主题，阐述了人工智能前沿技术在地质领域的创新应用与实践成果。

尹教授首先对地质建模的本质进行了介绍，即融合井点信息、地球物理数据等多源信息进行地下属性预测的过程。基于变差函数和多点地质统计学的技术，虽在一定范围内有效，但存在明显的局限性。例如，变差函数难以刻画复杂地质模式（如河道形态），多点统计方法虽优于变差函数，但在完整表达地质模式方面仍显不足。

针对传统方法的不足，尹教授重点阐述了生成对抗网络（GANs）的技术原理，GANs通过生成器与判别器的对抗博弈，能够学习并重现复杂的地质模式。生成器作为“模拟器”，可将低维随机向量转化为高维地质模型；判别器则负责评估模型的真实性，二者通过反向传播和损失函数优化，最终实现生成模型与真实数据的高度吻合。相较于传统方法，GANs在模式表征能力上显著提升，能有效捕捉地质体的空间分布特征，如曲流河的连续性和三角洲的非平稳性。

本次讲座为地质建模领域提供了新的技术思路与方法，展现了人工智能与地质学科的深度融合潜力。未来，随着算法优化和算力提升，生成对抗网络有望在油气勘探、储层预测等领域发挥更重要的作用，推动地质建模技术向智能化、精准化方向迈进，此次学术沙龙讲座为师生们提供了一次宝贵的学习机会。