Ученые Санкт-Петербургского государственного университета и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова создали нейросетевой алгоритм, который кардинально упрощает и ускоряет поиск нефти и газа на шельфе. Эта разработка открывает новые возможности для освоения российских морских месторождений, запасы которых считаются одними из самых больших в мире.
Исследуемая учеными СПбГУ и МГУ сфера имеет критически важное значение для будущего российской нефтегазовой отрасли. Около 70% разведанных запасов углеводородов страны сосредоточено в арктических и дальневосточных морских зонах, но разрабатывается лишь 5% из-за экстремальных климатических условий. Перед строительством буровых платформ необходимо с высокой точностью изучить верхние слои морского дна — первые 100-150 метров, где могут скрываться палеорусла древних рек, зоны разуплотнения грунта или залежи валунов. Если не обнаружить эти объекты вовремя, они представляют серьезную опасность для устойчивости морской инфраструктуры.
Традиционные методы сейсмического анализа, хотя и эффективны, требуют колоссальных временных затрат. Специалистам приходилось вручную обрабатывать сотни тысяч сейсмограмм, на что уходили месяцы кропотливой работы. Чтобы уложиться в приемлемые сроки, геологи были вынуждены использовать лишь 8-10% собранных данных, что неизбежно снижало детализацию и точность результатов. Особые трудности возникали при выявлении небольших геологических аномалий сложной формы.
Для решения этих проблем российские ученые предложили принципиально новый подход, задействовав возможности искусственного интеллекта. Они обучили нейронную сеть анализировать сейсмические данные, сначала использовав имеющийся ограниченный набор информации, а затем применив модель ко всему массиву собранных данных. Это позволило автоматизировать процесс выделения дисперсионных кривых и построения скоростных моделей, который ранее выполнялся вручную.
В результате нейросетевой алгоритм не только в разы ускорил обработку информации, но и значительно повысил ее точность. Ученым удалось построить детализированные трехмерные модели распределения скоростей поперечных волн суммарной площадью более 2000 квадратных километров. Новая технология обеспечивает корректное восстановление даже сложных скоростных аномалий, что подтверждается независимыми сейсмическими наблюдениями.
Этот прорыв имеет глубокое практическое значение. Во-первых, он позволяет более безопасно осваивать шельфовые месторождения, точно учитывая геологические риски при строительстве и бурении. Во-вторых, значительно сокращает временные затраты на обработку данных. В-третьих, использование 100% собранной информации вместо 8-10% обеспечивает беспрецедентную детализацию исследований.
В перспективе метод планируется усовершенствовать за счет обучения на синтетических данных, что сделает его еще более надежным инструментом для морской геофизики и поможет реализовать весь потенциал России в освоении арктических и дальневосточных месторождений.
