Применение технологий компьютерного зрения для снижения геологических рисков, связанных с прогнозом тектонической модели, на примере серии площадей Восточно-Сибирского региона исследований

В рамках представляемой работы демонстируется, каким образом технологии компьютерного зрения способны дополнить и детализировать геологическую модель, а также снизить риски при бурении в условиях сложной геологии Восточно-Сибирского региона исследований. Алгоритм разрабатывался для целей детального обнаружения разномасштабных элементов, соответствующих тектоническим нарушениям различного типа, результаты поиска которых исключительно с помощью аналитических алгоритмов (когерентности, углов наклонов, кривизн и т.д.) в большинстве случаев не являются в достаточной степени достоверными и полными. В основе алгоритма лежит предобученная глубокая свёрточная нейронная сеть нового поколения архитектуры U-Net. В работе представлены результаты практического применения технологии на серии участков, расположенных в пределах Восточно-Сибирского региона исследований. Участки относится к юго-западной части Сибирской платформы, располагаясь в пределах Камовского свода, наиболее приподнятой части Байкитской антеклизы и находятся на стадии промышленной эксплуатации. Нефтегазоносность связана с карбонатными и терригенными отложениями вендского и рифейского возрастов. Каждый участок характеризуется своей проблематикой на этапе получения детальной тектонической модели. С применением технологии компьютерного зрения удалось выделить большинство разломов, закартированных экспертами-интерпретаторами, и определить зоны вероятного наличия нарушений, не выделенных вручную. Получаемые кубы вероятности существенно повышают эффективность интерпретации за счёт автоматизации рутинных процессов и использования всей полноты данных.