Программа для автоматического сейсмостратиграфического сегментирования по данным 3D сейсморазведки с применением свёрточных нейронных сетей

Разработка методики сейсмостратиграфического сегментирования 3D-сейсморазведки с применением машинного обучения становится актуальной на фоне глобальных изменений в нефтегазовой отрасли. Современные вызовы требуют повышения эффективности производства при минимизации затрат на разведку, бурение и добычу. В таких условиях традиционные методы исчерпали свою эффективность, и возникает необходимость внедрения новых технологий. 3D-сейсморазведка играет ключевую роль в успешности геологоразведочных работ (ГРР) и бурения, особенно на месторождениях со сложным геологическим строением. Однако, по мнению экспертов ГКЗ, лишь около 40% сейсмических данных оказываются полезными. Это связано с ложной конфигурацией объектов, ориентацией интерпретаторов на конкретные признаки, а также ограниченными временными рамками. В настоящее время интерпретация выполняется вручную, что делает процесс субъективным, подверженным рискам ошибок и крайне трудоемким. Для решения этих проблем предлагается использовать кросс-индустриальные проекты с привлечением ИТ-экспертизы. Машинное обучение, как перспективная область, может стать основой для разработки алгоритмов, способных автоматически прослеживать горизонты на основе математических моделей, а не визуального восприятия. Основная цель проекта — создание программного обеспечения (ПО), автоматизирующего интерпретацию сейсмических данных. Автоматизация процесса позволит значительно сократить время на выполнение задач и минимизировать ошибки, освобождая специалистов для разработки более точных геологических моделей. Таким образом, внедрение машинного обучения в сейсморазведку не только повысит эффективность работы в отрасли, но и создаст основу для дальнейших инноваций, необходимых для адаптации к новым условиям рынка.