Поиск и разработка карбонатных коллекторов, характеризующихся развитой трещиноватостью, является одной из наиболее актуальных задач нефтегазовой геофизики. По разным оценкам, именно в трещиноватых карбонатных резервуарах сосредоточено от 35 до 48% мировых запасов нефти и от 23 до 28% запасов природного газа.
Обрабатывая сейсмические данные, специалисты могут более точно определить расположение разломов, трещин и каверн, где находятся углеводороды. Важнейшую информацию о таких объектах содержит рассеянная составляющая сейсмического волнового поля. Рассеянные волны используются для построения дифракционных сейсмических изображений и дальнейшей геологической интерпретации.
Сотрудники Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН разработали алгоритм выделения рассеянных волн в области данных с использованием машинного обучения и синтетической обучающей выборки, максимально близкой к реальным данным.
Алгоритм был успешно протестирован в ходе численных экспериментов – как с использованием синтетических данных, полученных для реалистичной модели с трещинами для месторождения в Восточной Сибири, так и на реальных данных.
Руководитель проекта – д.ф.-м.н. М.И. Протасов
Исследование показало чёткую зависимость качества работы алгоритма от объёма и разнообразия обучающей выборки.
– Для работы с реальными данными наибольшую практическую ценность представляет модель, тренировочный цикл которой включает данные с аддитивным шумом различной природы и интенсивности, – отметил заведующий лабораторией методов интерпретационной обработки сейсмических данных ИНГГ СО РАН д.ф.-м.н. М.И. Протасов. – Именно эта модель, адаптированная к условиям, имитирующим реальные помехи, демонстрирует наилучшие результаты при прямой обработке реальных сейсмических материалов.
В дальнейшем протестированный алгоритм планируется применять при решении реальных задач по поиску углеводородов.
Опубликовано пресс-службой ИНГГ СО РАН
Справка
Подробнее о разработке – в научной статье:
Протасов М.И., Кенжин Р.М. – Выделение рассеянной компоненты сейсмических волновых полей в области данных с использованием машинного обучения // Геофизика – № 2 – С. 9-16 – 2026
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, грант № 21-71-20002-П. Результаты были получены с использованием вычислительных ресурсов суперкомпьютерного центра Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (scc.spbstu.ru).