Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета совместно с коллегами из Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова представили инновационную нейросетевую технологию, способную заметно упростить и ускорить анализ поверхностных сейсмических волн. Этот прорывной подход открывает новые горизонты для освоения нефтегазовых месторождений на морском шельфе и значительно увеличивает эффективность работ в крайне непростых природных условиях арктических морей.
Шельфовые углеводороды: стратегический резерв России
Запасы нефти и газа, сосредоточенные на морском шельфе России, составляют существенную часть национального энергетического потенциала. Оценки специалистов Минприроды РФ подтверждают, что до 70% подтвержденных отечественных запасов углеводородов локализовано именно в арктической и дальневосточной акваториях страны — настоящих кладовых энергоресурсов. Однако сегодня осваивается лишь около 5% этих богатств: сложнейшие геологические и климатические условия, характерные для морского дна, существенно затрудняют проведение традиционных работ.
Сейсмика как ключ к эффективному освоению
Грамотное исследование шельфовых месторождений невозможно без масштабных морских сейсмических работ. Мобильные комплексы сейсморазведки позволяют фиксировать волновые поля, отражённые от разнообразных подповерхностных слоев и объектов. Особое значение при проектировании буровых платформ и прокладке подводных инженерных сооружений отводится изучению верхнего слоя разреза — обычно на глубинах до 100-150 метров под поверхностью дна. Именно в этом интервале часто встречаются зоны разуплотнения, древние русла и другие аномалии, представляющие потенциальную опасность и требующие обязательного учёта.
MASW и вызовы современной сейсморазведки
Для детального анализа структуры верхней части разреза давно и эффективно применяется методика MASW (Multichannel Analysis of Surface Waves, многоканальный анализ поверхностных волн). Однако традиционная обработка данных MASW остаётся трудоёмкой. В случае высокодетализированных 3D-съёмок возникают сотни тысяч сейсмограмм. Даже опытные специалисты вынуждены проводить длительный индивидуальный анализ каждого сигнала: выделять дисперсионные кривые, строить инверсные скоростные модели. Чтобы уложиться в сроки проекта, зачастую приходится анализировать лишь 8-10% собранной информации — неизбежно жертвуя полнотой картины.
Сложности возрастают при попытках обнаружить и корректно интерпретировать мелкие или сложные по форме геологические объекты. Для корректного проектирования бурения и инфраструктуры требуется высокая детализация и максимальная точность.
Прорыв с помощью нейросети EfficientNetb4
Для кардинального изменения устоявшейся практики команда учёных из Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова реализовала принципиально новый нейросетевой подход. Под руководством доцента кафедры геофизики Вячеслава Половкова эксперты обучили глубокую нейросеть EfficientNetb4 на тщательно отобранных наборах исходных сейсмических данных. Затем уникальный алгоритм был протестирован на полном массиве информации.
Результаты превзошли ожидания: нейросеть смогла не только корректно обрабатывать огромные объёмы сейсмических записей, но и демонстрировать отличную устойчивость при анализе аномальных и сложных разрезов. Благодаря этому стала возможной высокоточная реконструкция распределения скоростей поперечных волн, а полученные 3D-модели охватили акваторию площадью свыше двух тысяч квадратных километров.
Новые горизонты безопасности и эффективности
Применение искусственного интеллекта кардинально ускоряет этап интерпретации данных поверхности и значительно повышает качество получаемых моделей подводных пластов. Разработанная система эффективно восстанавливает скоростные аномалии, с лёгкостью выявляет опасные зоны палеоврезов и грубообломочных отложений — подтверждая свои выводы независимыми наблюдениями. Информация о потенциальных рисках и геологических особенностях местности теперь доступна в кратчайшие сроки, что снижает вероятность аварий и существенно расширяет возможности для принятия грамотных технических решений при строительстве и бурении.
Кроме того, новая методика делает морскую геофизику более гибкой, позволяя оперативно реагировать на изменения условий или внезапные находки, что существенно повышает общую безопасность работ.
Перспективы дальнейшего развития
Команда проекта уверена, что внедренная ими нейросетевая технология за счет дальнейшего обучения на синтетических данных будет становиться лишь эффективнее и универсальнее. Уже сегодня данный инструмент открывает дорогу совершенно новому уровню 3D-картирования морского дна, облегчает принятие инженерных решений и делает разработку морских месторождений максимально технологичной и надежной.
Научные достижения специалистов Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова демонстрируют огромный потенциал применения искусственного интеллекта в сфере нефтегазовой геофизики. Объединяя традиционные методы MASW, глубокое обучение и современные инженерные подходы под руководством Вячеслава Половкова, российские учёные уверенно ведут отрасль к новым рубежам безопасности и эффективности. Современная обработка сейсмических данных становится не просто быстрее и точнее, но и способствует экологически и экономически оправданному развитию отечественного ТЭК, позволяя увереннее смотреть в завтрашний день.
Источник фото: ru.123rf.com
Источник: scientificrussia.ru
