Переход к использованию цифровых помощников в кинематической интерпретации данных сейсморазведочных работ на примере задачи повышения качества сейсмических данных после суммирования и достоверности прогноза тектонической модели

Перед современной сейсморазведкой по-прежнему стоят задачи автоматизации процессов и повышения достоверности результатов работ, особенно в регионах со сложной геологической обстановкой. Важное место в цикле сейсморазведочных работ занимает этап кинематической интерпретации, главной целью которого является детальное понимание структурных особенностей геологического разреза и получение обоснованной геологической модели конкретного региона исследований. Цена ошибки на данном этапе работ достаточно велика, однако процессы интерпретации требуют значительных трудозатрат, а результаты часто содержат ошибки. Стандартные алгоритмы и методические подходы в полной мере не обеспечивают решения полного спектра поставленных задач, что обуславливает необходимость поиска новых подходов к интерпретации данных сейсморазведки. В последние годы всё больший интерес вызывают вопросы привлечения возможностей искусственного интеллекта для решения производственных задач. Предлагаются новые подходы к решению задач этапа кинематической интерпретации данных сейсморазведки, основанные на применении искусственного интеллекта через машинное обучение и глубокие нейронные сети: – технология устранения нерегулярных помех суммарных сейсмических данных для улучшения качества исходного сейсмического материала и упрощения этапа структурной интерпретации; – технология вероятностного прогноза систем нарушений и получения детализированной тектонической модели. Представлены теоретические основы и продемонстрированы результаты применения технологий на серии реальных производственных проектов, которые подтверждают преимущества использования нейронных сетей при интерпретации для исключения субъективизма и существенного сокращения временных затрат на этапе структурных построений в различных геологических условиях.

сейсмическая интерпретация, тектонические нарушения, шумовые эффекты сейсмической записи, тектоническая модель, автоматизация, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокие нейронные сети, методика