Интерпретация данных сейсморазведки средствами искусственного интеллекта. Текущее состояние и перспективы

С недавним развитием вычислительных возможностей компьютерных систем, использование алгоритмов машинного обучения привлекло значительное внимание. П-явившиеся на рубеже столетий новые методы анализа больших массивов данных с применением искусственного интеллекта, основанные на принципах работы человеческого мозга, породили множество областей их практического применения, в том числе и при анализе результатов геофизических и сейсмических наблюдений. Анализ сейсмических данных является важной задачей в нефтегазовой промышленности. Нейронные сети - это эффективный метод для решения таких задач как корреляции сейсмических горизонтов, трассирования тектонических нарушений, выделение солевых тел и русел рек в сейсмических данных и т.п. За последнее десятилетие научное сообщество сильно продвинулось в развитии нейросетевых технологий, позволяющих на новом уровне производительности решать многие задачи интерпретации данных сейсморазведки. Однако для автоматизации процессов интерпретации предсказаний нейронных сетей как таковых недостаточно. Необходимо разработать программное обеспечение, в которых эксперту были бы доступны визуализация и оценка предсказаний, а также извлечение объектов интерпретации из прогноза и возможность с ними взаимодействовать.