Новосибирские учёные разработали алгоритм, который поможет в поисках нефти и газа в карбонатных резервуарах — природных ёмкостях из известняка или доломита с множеством трещин, где скрыто от трети до почти половины всех мировых запасов нефти и около четверти газа. Интеллектуальная система на основе машинного обучения точнее выделяет рассеянные сейсмические волны, позволяя геологам лучше понимать строение недр и находить разломы, трещины и пустоты с углеводородами.
Как сообщили в пресс-службе Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, алгоритм обучали на синтетической выборке, максимально приближённой к реальным условиям. Учёные использовали данные с помехами разной природы и интенсивности, чтобы модель могла работать с реальными сейсмическими материалами.
«Сотрудники института разработали алгоритм выделения рассеянных волн в области данных с использованием машинного обучения и синтетической обучающей выборки, максимально близкой к реальным данным. Алгоритм был успешно протестирован в ходе численных экспериментов — как с использованием синтетических данных, полученных для реалистичной модели с трещинами для месторождения в Восточной Сибири, так и на реальных данных», — говорится в сообщении института.
Исследование показало чёткую зависимость качества работы алгоритма от объёма и разнообразия обучающей выборки. Как отметил один из авторов разработки Максим Протасов, именно модель, адаптированная к условиям, имитирующим реальные помехи, демонстрирует наилучшие результаты при обработке реальных сейсмических материалов.
Разработка уже прошла проверку: её тестировали как на моделях месторождений Восточной Сибири, так и на фактических сейсмических данных. Высокая эффективность решения подтверждает его практическую ценность для геологоразведки. В перспективе алгоритм планируют применять для поиска и разведки углеводородов — прежде всего в сложнопостроенных карбонатных резервуарах, где сосредоточена значительная часть мировых запасов топлива.
Фото: GigaChat
