Application of machine learning in the analysis of seismic data to identify tectonic faults in various seismogeological conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of a comparative analysis of algorithms for automatic interpretation of tectonic faults based on seismic data recorded in various seismogeological conditions. For each type of geological section (platform, salt tectonics, marine data), a cube of the probability of violations by an analytical algorithm and using trained neural networks was calculated.

About the authors

Sergey Viktorovich Nikolaenko

Branch of LLC LUKOIL-Engineering PermNIPIneft

96 Lenina St., Volgograd 400078, Russia

Andrey A. Kovalenko

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Andrey E. Nateganov

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Pavel N. K Kruk

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Aleksandr B. Deryushev

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

References

  1. Barnes A. E. A filter to improve seismic discontinuity data for fault interpretation // Geophysics. 2006. Vol. 71, iss. 3. P. 1MJ-Z55. https://doi.org/10.1190/1.2195988
  2. Hall B. Facies classification using machine learning // The Leading Edge. 2016. Vol. 35, iss. 10. P. 818–924. https://library.seg.org/doi/10.1190/tle35100906.1
  3. Феоктистова О. В., Авдеев П. А. Инновационный подход к решению задачи интерпретации тектонических нарушений. Внедрение методики вероятностного прогноза систем нарушений на базе алгоритмов искусственного интеллекта // Нефть, газ, новации. 2021. № 4. С. 25–30. EDN: QZSAYD
  4. Авдеев П. А., Базанов А. К., Ефремов И. И., Мифтахов Р. Ф. Переход к использованию цифровых помощников в кинематической интерпретации данных СРР на примере задачи повышения качества сейсмических данных после суммирования и достоверности прогноза тектонической модели // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2022. Т. 4, № 1. С. 50–57.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).