Разработанный специалистами из Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова нейросетевой алгоритм облегчает обработку поверхностных сейсмических волн, что важно для разработки нефтегазовых месторождений на шельфе. О результатах исследования сообщается в журнале «Геофизика».
Россия располагает большими запасами углеводородов на шельфе, имеющими большое значение для нефтегазовой отрасли страны. Согласно информации Министерства природных ресурсов РФ, приблизительно 70% разведанных запасов углеводородов в России находятся в арктических и дальневосточных морях. В то же время, промышленное освоение составляет всего около 5% от общего объема, что обусловлено трудными условиями добычи нефти и газа на шельфе.
Морская сейсмика – ключевой этап геолого-геофизических работ, проводимых при разработке шельфовых месторождений. Сейсмические исследования с использованием мобильных систем сейсморазведки, называемых сейсмическими косами, позволяют фиксировать волновые колебания, отраженные от геологических границ. При возведении подводной инфраструктуры и установке буровых платформ особое внимание уделяется изучению верхнего слоя геологического разреза (до 100–150 метров глубиной), поскольку в этой зоне могут располагаться препятствия для строительства, такие как древние русла рек, зоны с пониженной плотности грунтов и другие. Их необходимо идентифицировать и принимать во внимание при освоении месторождений.
Анализ поверхностных сейсмических волн является одним из действенных способов изучения верхней части разреза. Однако до развития современных нейросетевых технологий обработка этих волн была весьма трудоемкой: экспертам необходимо было изучать каждую сейсмограмму, определять дисперсионные кривые (зависимость скорости распространения сейсмической волны от частоты) и выполнять инверсию для создания скоростных моделей. Большие объемы данных, особенно при трехмерной съемке (сотни тысяч сейсмограмм), вынуждали использовать ограниченную сеть наблюдений, чтобы уложиться во временные рамки проекта, что негативно сказывалось на точности полученных результатов. Сложности возникали при интерпретации геологических объектов неправильной формы и малых размеров, которые требовали высокой разрешающей способности.
Новый метод обработки поверхностных сейсмических волн, основанный на использовании нейронных сетей, разработан учеными из Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.
«Благодаря данной разработке существенно улучшается детализация при изучении верхней части геологического разреза, что позволяет точнее определять опасные геологические процессы, включая палеоврезы и зоны, насыщенные грубообломочными отложениями. Примененная нейросеть успешно восстанавливает аномалии скоростей, и эти сведения легко подтверждаются результатами независимых сейсмических наблюдений», — отметил руководитель проекта, директор Передовой инженерной школы СПбГУ «Вячеслав Половков, доцент кафедры геофизики, представил междисциплинарные исследования, технологии и бизнес-процессы, актуальные для минерально-сырьевого комплекса России.
Для изучения поверхностных волн обычно используют технологию MASW (Multichannel Analysis of Surface Waves). Однако из‑за значительного объема данных обработка может занимать продолжительное время, и зачастую используется лишь 8−10% полученной информации. Специалисты из СПбГУ разработали нейросеть EfficientNetb4 для обработки данных, используя ограниченный набор информации, и применили эту нейросетевую модель ко всему массиву данных. В результате удалось получить детализированные 3D-модели распределения скоростей поперечных волн общей площадью более 2000 км 2.
Предложенная методика не только ускоряет обработку данных и увеличивает точность, но и обеспечивает более безопасное освоение шельфовых месторождений, поскольку позволяет учитывать геологические риски при строительстве и бурении. В перспективе планируется повышение эффективности метода путем обучения на синтетических данных, что позволит сделать его еще более надежным инструментом в морской геофизике.
Информация предоставлена пресс-службой СПбГУ