Картирование тектонических нарушений на основе машинного обучения и нейронных сетей

Этап построения тектонических нарушений в цикле работ сейсмической интерпретации является одним из самых важных. Кроме того, процесс прослеживания нарушений - весьма трудоемкий, требующий большого объема времени и человеческих ресурсов. На сегодняшний день существует большое число технологических аналитических решений, направленных на автоматизацию процесса трассирования поверхностей разломов, однако большинство из них обладает серией ограничений, обусловленных невозможностью полноценной автоматизации процедур при работах в условиях сложной геологической обстановки района исследований, а также с сейсмическим материалом низкого качества. Таким образом, вопрос оптимизации данного процесса по-прежнему актуален для производственного цикла нефтегазовых и сервисных компаний. В статье рассмотрены результаты нового подхода к реализации процесса автоматизированного картирования тектонических нарушений, основанного на применении искусственного интеллекта через машинное обучение и глубокие нейронные сети. Новые алгоритмы, реализованные в составе программной системы Geoplat Seismic Interpretation, позволяют максимально исключить субъективизм и существенно сократить затраты времени на структурную интерпретацию нарушений в различных геологических условиях.