Повышение качества трёхмерной геологической модели за счет сейсмического прогноза на основе нейросетевого моделирования

Прогнозирование свойств песчаных коллекторов играет ключевую роль в разведке и разработке нефтегазовых месторождений. Традиционные подходы зачастую сталкиваются с ограничениями, связанными с нелинейностью зависимостей, неоднородностью и изменчивостью пород. Эти проблемы приводят к снижению точности прогнозирования коллекторов, что влечёт за собой риски при проектировании и разработке месторождения. В связи с этим актуальным становится внедрение методов машинного обучения, способных автоматически выявлять сложные закономерности, учитывать многофакторные взаимосвязи и адаптироваться к изменяющимся условиям, что открывает новые возможности для повышения точности и надежности прогнозов. В данной статье рассматриваются современные методы нейронного прогнозирования, их преимущества и недостатки, а также практические аспекты применения машинного обучения для прогнозирования песчаных коллекторов. Особое внимание уделено вопросам выбора входных данных, создания архитектуры нейронной сети, настройки параметров расчёта и интерпретации результатов. Исследование направлено на демонстрацию эффективности нейросетевых технологий в решении задач прогнозирования характеристик песчаных коллекторов. Ожидается, что результаты работы поспособствуют оптимизации геолого-разведочных работ и повышению экономической эффективности разработки месторождений.