Генерация обучающей выборки для решения задач интерпретации данных сейсморазведки средствами искусственного интеллекта на примере задачи выделения тектонических нарушений

Интерпретация данных сейсморазведки является нетривиальной задачей, требующей от эксперта использования комплексной трехмерной информации. При этом, в силу различных причин, до 40% полезной информации данных 3D сейсморазведки остается неучтенной. К тому же процесс является чрезвычайно трудоемким и времязатратным, что создает потребность автоматизации различных задач интерпретации. На помощь могут прийти алгоритмы искусственного интеллекта, в частности нейросетевые алгоритмы, способные решать слабо формализуемые задачи. Однако для обучения нейросетевых алгоритмов требуется объемная и репрезентативная выборка, собрать которую часто не представляется возможным. В этом исследовании предлагается использовать генератор синтетических сейсмических данных для создания обучающей выборки с целью решения задачи выделения тектонических разломов средствами искусственного интеллекта. Предполагается, что, выучив наиболее информативные признаки синтетических данных, алгоритм сможет демонстрировать высокую производительность на реальных данных сейсморазведки. В дальнейшем ожидается, что разработанный генератор возможно будет использовать для создания новых выборок для обучения различных алгоритмов решения задач интерпретации данных сейсморазведки.