结合多分支判别器和改进的CBAM的单图像GAN的页岩随机重建
来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：
作者：白化林，张挺，杜奕, ,
摘要：页岩的复杂孔隙结构和强非均质性导致常规的数值模拟方法难以捕获真实模式，且数据获取困难。针对这个问题，提出以ConSinGAN为基础的单图像GAN的页岩随机重建模型。该模型引入并改进CBAM机制，实现自适应特征细化，提高对局部细节的聚焦能力；引入多分支判别器，让重建结果与训练样本在内容信息和布局信息上保持一致；融合SVM的Hinge损失函数使正负样本间距最大化保证训练稳定，也采用多种损失函数。实验结果表明，该模型能有效再现页岩的地质性质，如孔隙空间、MPC等。
关键词：重建, 生成对抗网络, 注意力机制, 页岩, 孔隙空间, 单图像
