Российские учёные применяют усовершенствованные алгоритмы для поиска новых залежей углеводородов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-15 12:02 Работой занимаются главный научный сотрудник Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН д.ф.-м.н. Г.М. Митрофанов и специалист ООО «СахалинНИПИ нефть и газ» Е.И. Корыткин. Специалисты усовершенствовали методы сейсмофациального анализа, который является важным инструментом при поисках залежей углеводородов. Почему эта работа важна? Традиционные методы сейсмофациального анализа имеют свои ограничения, такие как сложность обработки больших объемов данных и необходимость вручную оценивать сейсмические образы и их характеристики для классификации фаций. Для минимизации трудозатрат и повышения достоверности решаемых задач сейсмофациального анализа геологи-интерпретаторы стали применять методы машинного обучения, основанные на кластеризации и классификации. Одним из эффективных математических инструментов, применяемых при решении задач, является Байесовский классификатор. Специалисты ИНГГ СО РАН и «СахалинНИПИ нефти и газа» усовершенствовали его и объединили с картами априорных вероятностей выделяемых литотипов. В новом варианте алгоритм использует не только сейсмические и скважинные материалы, но и имеющуюся геологическую информацию с представлениями о развитии коллекторов на участке исследования. По словам учёных, это помогло повысить достоверность получаемых прогнозов. Применение и перспективы Специалисты уже использовали усовершенствованный алгоритм, исследуя участок нефтегазоконденсатного месторождения в Оренбургской области. По итогам выполнения сейсмофациального анализа было проведено успешное повторное перфорирование имеющихся скважин, а также эксплуатационное бурение, подтвердившее результаты классификации и концепции развития коллекторов. – Применение усовершенствованного алгоритма байесовского классификатора для решения задач сейсмофациального анализа на стадии разведки и разработки месторождений углеводородов может существенно уточнить интерпретацию сейсмических данных, – подчеркнули исследователи. Всё это позволяет выделить новые перспективные объекты, спрогнозировав зоны распространения коллекторов для дальнейшей постановки поисково-разведочного и эксплуатационного бурения. В дальнейшем учёные планируют дальнейшее развитие разработки для повышения точности прогнозов коллекторских свойств целевых горизонтов. На фото: главный научный сотрудник ИНГГ СО РАН д.ф.-м.н. Г.М. Митрофанов (фотография из архива ИНГГ СО РАН) Источник: www.ipgg.sbras.ru Комментарии: |
|