НОЦ «Газпромнефть-Политех» представил доклад по автоматизации обработки сейсмических данных с помощью ИИ

26 Сентября 2025
201
«Приоритет 2030»
НОЦ «Газпромнефть-Политех» представил доклад по автоматизации обработки сейсмических данных с помощью ИИ

Санкт-Петербург, 26 сентября. Научно-образовательный центр «Газпромнефть-Политех» представил предварительные результаты работы по проекту «Автоматизация обработки сейсмических данных с применением искусственных нейронных сетей (ИНС)» в рамках программы КНТН-3 «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач» (семинар № 12 СПбПУ по искусственному интеллекту). Промежуточные итоги работы, охватывающие период 2025 года, были сфокусированы на решении актуальных задач геологии и разработки месторождений.

В условиях реализации программы «Приоритет 2030», НОЦ «Газпромнефть-Политех» активно развивает направления геофизических исследований скважин (ГИС) и сейсморазведки. Выбор этих областей обусловлен сложностью построения точной геологической модели – критически важной, но трудоемкой задачей при разработке месторождений. Главным вызовом является создание мультимодальных моделей искусственного интеллекта (ИИ), способных эффективно использовать все доступные типы данных для построения достоверных моделей.

Актуальность разработки: Традиционные методы обработки геофизических данных характеризуются низкой скоростью и высокой вероятностью ошибок, что приводит к увеличению сроков реализации проектов. Автоматизация этих процессов является ключевым фактором для ускорения работ, повышения их качества и минимизации рисков при интерпретации данных.

Основная задача проекта: Прогнозирование данных ГИС в пространстве с учетом информации из соседних скважин. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

  • Разработка алгоритма прогнозирования на основе обученной нейронной сети.
  • Создание архитектуры нейронной сети, учитывающей зависимость свойств каротажных кривых от глубины и пространственного расположения соседних скважин, с использованием механизма внимания.
  • Разработка алгоритма обучения нейронной сети, адаптированного для работы с небольшими обучающими выборками.

Анализ и экспертное обсуждение достигнутых промежуточных результатов позволят определить дальнейшие шаги по реализации исследовательских задач. Следующее мероприятие, посвященное данной теме, запланировано на 8 октября. Место и время проведения будут анонсированы дополнительно.