Разработка подходов к обработке данных сейсмического мониторинга для калибровки геомеханических моделей деформации геологических сред

Целью данного проекта является разработка современных подходов к обработке данных пассивного сейсмического мониторинга для изучения геомеханических сценариев развития трещиноватости. Авторы проекта считают, что заявленная цель требует привлечения трех аспектов в стратегии исследований. Во-первых, необходимо использовать актуальные подходов к моделированию развития трещин с учетом сейсмической эмиссии. В проекте выполнено тестирование реалистичных моделей разрушения (длительность приложения и снятия нагрузки, величины внутреннего давления в трещине, значения упругих модулей, степени пластического поведения среди, геометрии и числа естественных трещин среды и т.д.). Во- вторых, необходимо выполнить анализ информативности данных сейсмического мониторинга для задачи восстановления механизмов сейсмических событий, в условиях различных конфигураций систем наблюдения. В проекте, это достигается путем определения связи между сценариями геомеханических моделей и классическим представлением точечного сейсмического источника. Анализ устойчивости и разрешимости проблемы восстановления механизмов сейсмических событий выполняется инструментами инверсии сейсмических данных. Наконец, авторы широко рассматривают методы машинного обучения и компьютерного зрения для обработки реальных сейсмических данных. Авторы используют сверточные нейронные сети для совершенствования процедуры выделения времен вступлений и концепцию на основе структурного тензора сейсмического изображений для повышения отношения сигнал-помеха. Помимо заявленных задач проекта, авторами были разработаны подходы по применению методов машинного обучения в следующих задачах: аппроксимация времен пробега сейсмических волн с целью ускорения процесса обработки; пластовая отбивка геологических границ по данным бокового каротажного зондирования на основе сверточных нейронных сетей.