Ученые из Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.
В.
Ломоносова разработали инновационный нейросетевой алгоритм, который значительно упрощает обработку поверхностных сейсмических волн.
Эти данные необходимы для эффективного освоения нефтегазовых месторождений на шельфе.
Результаты их работы были опубликованы в журнале «Геофизика», как сообщили представители СПбГУ для CNews.
Россия обладает обширными запасами углеводородов на шельфе, которые играют важную роль в нефтегазовой отрасли страны.
По информации Минприроды России, около 70% разведанных запасов углеводородов сосредоточено в арктических и дальневосточных морях, однако лишь около 5% из них находятся в промышленной разработке.
Это связано с трудностями добычи в таких условиях.
Морские сейсмические исследования являются ключевым этапом геолого-геофизических работ при освоении шельфовых месторождений.
С помощью специальных мобильных систем сейсморазведки, называемых сейсмическими косами, фиксируются волновые поля, отраженные от различных геологических структур.
При строительстве донной инфраструктуры и установке буровых платформ важно исследовать верхние слои геологического разреза, где могут находиться объекты, осложняющие строительство, такие как палеорусла и зоны разуплотнения.
Анализ поверхностных сейсмических волн является одним из эффективных методов изучения этих слоев.
До появления современных нейросетевых технологий обработка таких волн требовала значительных временных затрат, так как специалисты вручную анализировали каждую сейсмограмму и проводили инверсию для построения скоростных моделей.
Из-за большого объема данных приходилось использовать разреженную сеть наблюдений, что снижало точность результатов.
Особенно сложно было интерпретировать геологические объекты сложной формы и малых размеров.
Новый подход, предложенный учеными СПбГУ и МГУ, использует нейронные сети для обработки поверхностных сейсмических волн.
Это позволяет значительно повысить детализацию изучения верхних слоев геологического разреза и точнее выявлять опасные процессы.