Опыт исследования строения русловых систем с использованием сверточных нейронных сетей

Аннотация: Бурное развитие нейросетевых алгоритмов в последние несколько лет создало новые возможности для автоматического выделения геологических объектов по данным сейсморазведки 3D. Этот новый инструмент позволяет не только увеличить скорость работы геофизика, но и получить новый уникальные результаты недоступные в прошлом. В основе использованного в работе нейросетевого алгоритма лежит сверточная нейронная сеть U-NET. Обучение нейронная сеть проходила на основе спутниковых фотографий современных русловых систем. Метод был применен для исследования тюменского терригенного интервала Западной Сибири. В тюменских отложениях русловые системы распознавались по срезам куба мгновенной амплитуды, с шагом 4 мс вниз от отражающего горизонта Т. В результате работы нейронной сети удалось получить объёмное изображение русловых объектов в этих отложениях. Нейросетевой алгоритм за счет увеличения скорости и снижения субъективного фактора по сравнению с ручной интерпретацией позволяет получать уникальную информацию об объёмном строении русловой системы в целом, а не об отдельных её срезах. В настоящее время определение вещественного состава русловых отложений по сейсмически данным остаётся нерешённой задачей. Нейросетевой алгоритм картирования представляет собой большой шаг к её решению.