Искусственный интеллект

Жданов
Иван 
Руководитель проекта

В рамках программы «Приоритет 2030» в проекте КНТН-3 «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач» мы создаем платформу, которая сократит время обработки сейсмических данных в множество раз.

 

 

НОЦ «Газпромнефть-Политех» связвает науку и индустрию, реализуя технологические проекты в партнерстве с лидерами рынка. 

Наша цель — трансформировать научные разработки в двигатель промышленного роста, формируя новое поколение инженеров и исследователей для нефтегазовой сферы. Развитие ключевого научно-технического направления «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач» реализуется в рамках программы «Приоритет-2030».

Научную координацию направления осуществляет проректор по научной работе СПбПУ Юрий Фомин.
 

 

Сейсморазведочные данные позволяют построить детальную модель строения недр и минимизировать риски при бурении скважин. Благодаря им можно существенно снизить затраты
и повысить эффективность поисково-разведочных работ.

Цель проекта
Разработка программной платформы, использующей алгоритмы искусственного интеллекта для ключевых задач обработки сейсмики: интерполяции данных и подавления шумов. Решения направлены на сокращение времени рутинных операций и снижение влияния человеческого фактора. Проект реализуется в рамках программы КНТН «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач». Программа «Приоритет 2030».

 

01 Тестирование моделей для интерполяции

  • SWIN-Трансформеры: показали результаты, сопоставимые с классическим аналитическим методом Шпитца, но без создания шумовых артефактов.
     
  • Метод PINN (Physics-Informed Neural Networks): Достиг качества сейсмограмм, аналогичного методу Шпитца, однако время обработки пока во много раз выше.
     
  • U-SWIN: Требует доработки (увеличение обучающей выборки), так как пока уступает методу Шпитца на 70%.

02 Решение для шумоподавления

  • Применение сверточных нейронных сетей (CNN) в связке с преобразованием Фурье и анализом кумулятивной энергии позволило автоматизировать процесс очистки сейсмограмм от шумов.
     
  • Результат: Время обработки сокращено с примерно двух недель при ручном методе до нескольких минут, при сохранении качества.

 

Изображение 1
Изображение 2

Сейсморазведка и добыча

 
Визуализация сейсморазведочных данных с помощью ИИ
 
 

Текущий статус и планы

1
Проект в стадии разработки
 
2
Получены промежуточные результаты (скорость PINN, точность U-SWIN)
 
 
3
План: пилотное внедрение
на проектах
 

Читайте о недавнем мероприятии в рамках проекта ИИ

На Петербургском международном газовом форуме состоялась открытая дискуссия о развитии искусственного интеллекта для кросс-отраслевых задач в нефтегазовой отрасли. Мероприятие прошло при поддержке программы «Приоритет-2030» и объединило ведущих экспертов из академической среды и промышленности.
 

 >> Читать подробнее о мероприятии