Геофизики СПбГУ и МГУ разработали ИИ для обработки данных шельфа

Для ускорения анализа поверхностных сейсмических волн, необходимых для разработки нефтегазовых ресурсов на шельфе, исследователи создали алгоритм на основе нейронных сетей.

Приблизительно 70% подтвержденных запасов углеводородов в России находится в морях Арктики и Дальнего Востока. Однако, из-за сложных условий добычи, в активной разработке находится только около 5% этих запасов. Сейсмические исследования помогают обнаруживать потенциально опасные объекты в верхних слоях геологического разреза, что критически важно учитывать при строительстве буровых платформ и подводной инфраструктуры.

Данная инновация существенно детализирует изучение верхних слоев геологического строения и повышает точность идентификации опасных явлений, таких как древние эрозионные врезы и области с крупнообломочными отложениями.

В основе нового метода лежит технология MASW, ранее требовавшая больших временных затрат и позволявшая обрабатывать лишь незначительную часть данных (8-10%). Эксперты использовали нейросеть EfficientNetb4, обучив её на ограниченном объеме данных и затем масштабировав применение модели на весь массив информации. Такой подход позволил создать высокоточные трехмерные модели распределения скорости сдвиговых волн на территории, превышающей 2000 квадратных километров.

В университете подчеркнули, что эта разработка ускоряет обработку сейсмической информации, улучшает точность исследований и позволяет более эффективно учитывать геологические риски при освоении шельфовых месторождений. В планах дальнейшее совершенствование метода за счет обучения на искусственно созданных данных.

Обратите внимание: Завершение эпохи «Магнитов» и «Пятерочек»: россияне выбирают новые платформы с лучшими продуктами и ценами