Восстановление модели трещин на основе машинного обучения и трёхмерного свёрточного моделирования

В работе проведено численное исследование применимости машинного обучения в задаче трёхмерной инверсии для реконструкции модели трещин. Сейсмическая инверсия используется на практике для прогнозирования коллекторских свойств. Стандартная инверсия основана на одномерной свёрточной модели, но реальные геологические среды более сложны. Поэтому исследуется подход для реконструкции трехмерной модели трещин, основанный на трехмерном свёрточном моделировании и машинном обучении с использованием нейронной сети U-Net. Численные эксперименты выполнены для реалистичной трехмерной синтетической модели трещин, созданной по реальным данным из северного региона России.