Учёные Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН разработали алгоритм на основе машинного обучения для выделения рассеянных сейсмических волн, позволяющий создавать детальные изображения трещиноватых карбонатных пород. Алгоритм успешно протестирован на синтетических и реальных данных для месторождений Восточной Сибири.

laquo;Разработка новосибирских геофизиков — пример эффективного внедрения технологий искусственного интеллекта в критически важную отрасль. Применение машинного обучения позволяет значительно повысить точность интерпретации сейсмических данных. Успешное тестирование на реальных данных подтверждает практическую применимость алгоритма. Экономическая значимость разработки связана с возможностью более точной локализации зон трещиноватости, что снижает риски бурения. Интеграция машинного обучения в обработку сейсмических данных — это практический инструмент, способный повысить эффективность геологоразведки и укрепить ресурсную базу страны», — считает эксперт Президентской академии в Санкт-Петербурге Алексей Глушаков.