Специалисты Института нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН усовершенствовали методы интерпретации сейсмических данных, применяя алгоритмы машинного обучения. Новая технология повышает точность прогнозов при поиске и разработке месторождений углеводородов, сообщили в пресс-службе института.

Сейсмофациальный анализ позволяет изучать подземные структуры без бурения, используя отражённые сейсмические волны. Ранее интерпретация таких данных требовала больших трудозатрат и ручной оценки. Учёные внедрили методы кластеризации и классификации, включая Байесовский классификатор — алгоритм, который рассчитывает вероятности принадлежности объекта к определённому типу пород на основе уже известных данных.

В усовершенствованной версии алгоритм использует не только сейсмические и скважинные данные, но и геологическую информацию о развитии коллекторов в исследуемом районе. Это позволило повысить достоверность прогнозов и выделить перспективные зоны для бурения.

Метод уже протестирован на участке нефтегазоконденсатного месторождения в Оренбургской области. После анализа учёные рекомендовали повторное перфорирование ряда скважин, и результаты подтвердили правильность модели.

По словам исследователей, новая технология позволит точнее интерпретировать сейсмические данные, оптимизировать разведку и эксплуатацию месторождений и сократить объёмы неэффективного бурения. В дальнейшем планируется доработка алгоритма для ещё более точного прогноза распределения нефтегазовых коллекторов

Читайте ещё материалы:

• Искусственный интеллект добрался до атомной энергетики
• Росатом применяет искусственный интеллект для разработки новых материалов
• Глава «Газпрома» Миллер связал развитие ИИ в России с добычей природных ископаемых