В Петербургском Политехе разрабатывают алгоритм, совершенствующий геологоразведку в нефтегазовой отрасли
Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого работают над созданием уникальных алгоритмов для автоматизации обработки данных сейсморазведки и геофизики скважин. Разработка позволит повысить точность геологических моделей, сократить время обработки данных и снизить влияние человеческого фактора. В настоящее время уже проведены первые испытания. Проект «Автоматизация обработки сейсмических данных с применением искусственных нейронных сетей» осуществляется в рамках реализации государственной программы «Приоритет-2030» и при поддержке группы компаний «Газпром нефть».
Сейсмические данные являются основой для понимания строения недр и прогнозирования запасов нефти и газа. Традиционные (то есть ручные) методы обработки этих данных для создания моделей для бурения новых скважин имеют много этапов и требуют недель и даже месяцев интенсивной работы специалистов. Так как результат во многом зависит от опыта и квалификации аналитика, нельзя было полностью исключить человеческий фактор и как следствие – вероятность ошибки. Разрабатываемый сотрудниками СПбПУ алгоритм автоматизирует эти процессы, берет на себя рутинные операции (например, интерполяцию сейсмограмм и фильтрацию шумов) и повышает надежность интерпретации данных.
Для прогнозирования данных геофизических исследований скважин в межскважинном пространстве разработчики создают модель, которая учитывает пространственное расположение скважин и влияние соседних скважин за счет механизма внимания. Это позволяет строить более достоверные геологические модели. Параллельно для интерполяции сейсмических данных были апробированы и сравнены несколько архитектур нейронных сетей (PINN, SWIN- и др.), показавшие качество, сопоставимое с традиционными методами, а в условиях больших пропусков данных — превосходящее их.
«Если раньше геологи вручную «собирали пазл» из тысяч кусочков данных, то теперь нейросеть позволит сделать это автоматически и, соответственно, быстрее. Алгоритм сам найдет закономерности и «дорисует» недостающие фрагменты картины подземных структур, – объясняет руководитель проекта по разработке ИИ-платформы Иван Жданов. – За рубежом в геофизике применяются отдельные элементы ИИ, но наш проект уникален комбинацией: использование архитектуры типа Transformer (которая позволяет компьютеру понимать связи между всеми частями информации одновременно, а не по очереди), генеративных моделей и методов шумоподавления в едином комплексе. Новизна в том, что алгоритмы учитывают пространственное положение скважин и априорные геологические знания, чего не было в стандартных решениях».
На практике новый алгоритм позволит в разы сократить длительность обработки данных, и как следствие, – снизить трудозатраты специалистов. Увеличение точности геологических моделей уменьшит риски при бурении скважин, а сокращение временных трудозатрат и количества лишних скважин потенциально сэкономит сотни миллионов рублей. Кроме того, решение, которое разрабатывают специалисты СПбПУ масштабируемо и применимо в других регионах и странах, где ведется сейсморазведка.
«В рамках реализации ключевого научно-технологического направления (КНТН-3) программы Приоритет-2030» мы работаем над развитием цифровых платформенных решений для анализа мультимодальных данных. Совместная разработка с «Газпром нефтью» – это один из пяти проектов, который является важным элементом этой платформы, как с точки зрения предоставляемых данных, так и с точки зрения дальнейшей эксплуатации в ТЭК», – отметил значимость разработки алгоритмов для автоматизации обработки данных сейсморазведки и геофизики скважин для реализации программы «Приоритет-2030» проректор по научной работе СПбПУ Юрий Фомин.
В дальнейших планах разработчиков расширение алгоритмов фильтрации для более сложных шумов, объединение подходов трансформеров и физически-информированных моделей. А также внедрение разработанных модулей в промышленное ПО и развитие технологии до уровня интеллектуальной среды для обработки геофизических данных.
