В НГУ создали программный модуль для анализа данных сейсморазведки в нефтегазовой отрасли

У разработанных алгоритмов нет аналогов не только в России, но и за рубежом. Москва, 3 июл - ИА Neftegaz.RU. Студент Новосибирского государственного университета (НГУ) создал программный модуль для анализа сейсмических данных и их ускоренной интепретации. Уникальность разработки заключается в том, что она способна автоматически находить все необходимые параметры без ручной настройки специалистом.
Об этом сообщает пресс-служба НГУ.

О разработке

• в состав модуля входят:
• процедуры сейсмической акустической и синхронной инверсии,
• литоклассификация с применением машинного обучения;
• модуль может автоматически находить параметры, освобождая специалистов от ручной настройки;
  
• аналогичного решения в настоящее время нет ни на российском, ни на зарубежном рынке.

По словам студента геолого-геофизического факультета НГУ В. Корчуганова, автора разработки, новые алгоритмы частично автоматизируют процесс анализа сейсмических данных и позволяют быстрее понять, что находится в недрах.

Сейсморазведка является методом разведочной геофизики, который служит для исследования строения и состава горных пород. В частности, такие работы позволяют обнаруживать залежи углеводородов.
В нефтегазодобывающей отрасли геофизическая разведка используется на основе отраженных сейсмических волн, которые фиксируются специальными датчиками.
В результате обработки полученных данных создается объемная модель исследуемого участка недр, которая затем позволяет определить объекты с содержанием углеводородов.

Обычно выяснением того, в каких слоях горных пород содержатся нефть и газ, занимаются геологи, но за счет разработанного алгоритма процесс поиска углеводородов может быть ускорен.

Тезисы В. Корчуганова:

• с технической точки зрения данные сейсморазведки представляют собой трехмерный массив, состоящий из миллиардов отдельных точек;
• объем такого массива, который в индустрии называют сейсмическими кубами, может легко превышать 15-20 Гб;
• работа с такими большими данными требует серьезной IT-компетенции;
• исходные сейсмические данные могут указать на то, где находятся слои, но не позволяют сразу понять, что именно в этих слоях содержится;
• обычно этим занимается геолог, собирая и тщательно анализируя множество дополнительной информации;
• мои алгоритмы позволяют частично автоматизировать этот процесс, объединяя данные со скважин с сейсмическими кубами, благодаря чему можно оперативнее и точнее понять, что именно скрыто в недрах.

В ходе практического применения на месторождении в Оренбургской области программный модуль продемонстрировал высокую эффективность.
Использование разработанной схемы классификации в три раза повысило ключевые показатели прогнозирования класса коллектора на исследуемом участке.

Напомним, что в прошлом месяце ученые НГУ выиграли грант на 210 млн руб. для разработки цифрового двойника керна. Предполагается, что новое решение ускорит добычу трудноизвлекаемых запасов (ТрИЗ) нефти и природного газа.