Разработка программного модуля быстрого прослеживания границ в сейсмическом кубе с использованием алгоритма волновой трассировки
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-1-19-32
Аннотация
Для оценки месторождений полезных ископаемых и определения потенциальных зон для бурения по данным сейсморазведки необходимо построить согласованную сейсмостратиграфическую модель. Построение такой модели производится в несколько этапов: полевые работы, первичная обработка данных, расчет трансформированных сигналов и интерпретация. Согласованность результатов интерпретации достигается за счет соблюдения основных стратиграфических принципов. В работе рассмотрены два подхода автоматизации определения отражающих горизонтов в сейсмических кубах с учетом априорной информации на основе алгоритма волновой трассировки. Отличительной особенностью предложенного решения является: скорость работы, малая доля последовательного исполнения, устойчивость решения, учет ограничений, выставленных пользователем, соблюдение двух стратиграфических принципов (первичной горизонтальности и суперпозиции). В тестовом сейсмическом кубе размером 27951 трасс, с размерностью 200 измерений с двумя заданными пользователем границами, выполнено прослеживание горизонтов за 12 секунд с использованием двойного объема оперативной памяти от размера обрабатываемых данных. Разработанный подход не решает задачу выделения разломов, но способен учитывать их наличие за счет существующей возможности задания фиксированных границ, прослеженных пользователем в качестве аргумента функции.
Об авторах
А. А. Власов
Новосибирский государственный университет; Институт автоматики и электрометрии СО РАН
Россия
Россия
Власов Александр Александрович, кандидат технических наук, доцент; инженер
Новосибирск
Н. С. Романов
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Романов Никита Сергеевич, магистрант
Новосибирск
Список литературы
1. Симм Р., Бэкон М. Амплитуда сейсмических колебаний: руководство для переводчика. Кембридж; Нью-Йорк: Изд-во Кембридж. ун-та, 2014.
2. Мондол Н. Х. Сейсморазведка // Petroleum Geoscience. 2010. C. 375–402. Doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-02332-3_17.
3. Де Гроот П. Глобальные методы интерпретации сейсмических данных достигают совершеннолетия // Расширенные тезисы ASEG, декабрь 2013. Т. 2013. № 1. С. 1−4. Doi: https://doi.org/10.1071/aseg2013ab331.
4. Гэн З., Ву Х., Ши Ю., Фомел С. Оценка относительного геологического времени с использованием глубокой сверточной нейронной сети, август 2019 г., Doi: https://doi.org/10.1190/segam2019-3214459.1.
5. Вэй Х.-Л. и др. Обнаружение сейсмических разломов с использованием сверточных нейронных сетей с потерей фокуса // Компьютеры и науки о земле. 2022. Т. 158. С. 104968, Doi: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104968.
6. Де Гроот П., Хак А., де Брюин Г., Хемстра Н., Бедфорд Дж. Куб горизонта: пошаговое изменение в интерпретации сейсмических данных // The Leading Edge. 2010. Т. 29, № 9. С. 1048−1055, Doi: https://doi.org/10.1190/1.3485765.
7. Эдуардо. Стратиграфия: эволюция концепции. Springer eBooks, 2006, с. 3−19, doi: https://doi.org/10.1007/1-4020-2763-x_1.
8. Кравиц Дж. Геоисторическая стрела времени: от стратиграфических принципов Стено к гипотезе Больцмана о прошлом // Journal of Geoscience Education. 2014. Vol. 62, № 4. P. 691−700, doi: https://doi.org/10.5408/13-107.1.
9. Маклеод Н. Принципы стратиграфии. Нанкинский университет, 2005.
10. Лапковский В., Истомин А., Конторович В., Бердов В. Корреляция каротажных данных скважин как многомерная задача оптимизации // Философия и физика. 2015. Т. 56, № 3, Doi: https://doi.org/10.15372/gig20150309.
11. Ланда Э., Трейтель С. Сейсмическая инверсия: что это такое и чем она не является // The Leading Edge. 2016. Т. 35, № 3. С. 277−279, doi: https://doi.org/10.1190/tle35030277.1.
12. Лапковский В. В. Непрерывная сейсмостратиграфическая модель как основа структурной интерпретации разрезов МОГТ // Технологии сейсморазведки. 2012. № 4. С. 33−39.
13. Лапковский В. В., Шмелев Н. Е., Лунев Б. В. Составное изображение скважины по данным каротажа: технология создания и применения // Нефтегазовая геология, Теория и практика. 2018. Т. 13, № 2, doi: https://doi.org/10.17353/2070-5379/11_2018.
14. Динамическое искривление времени. Поиск информации по музыке и движению, 2007. C. 69−84, 2007, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-74048-3_4.
15. Херрманн М., Чанг Вэй Тан, Уэбб Г. И. Параметризация функции затрат при динамическом искажении времени применительно к классификации временных рядов // Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний. 2023. Т. 37, № 5. С. 2024−2045, doi: https://doi.org/10.1007/s10618-023-00926-8.
16. Ли С. Ю. Алгоритм для соединения путей и его приложения // IRE Transactions on Electronic Computers. 1961, EC-10 (3). C. 346−365.
17. Петти С., Рамачандран В. Алгоритм оптимального минимального остовного дерева // Журнал ACM. 2002. Т. 49, № 1. С. 16−34.
18. Канаков М. С., Лапковский В. В., Конторович В. А., Канакова К. И., Шорохов Ю. С. Программное обеспечение для интерпретации данных сейсморазведки и бурения скважин W-SEIS // Российский журнал геофизических технологий. 2022. № 2. C. 77−91, doi: https://doi.org/10.18303/2619-1563-2022-2-77.
Рецензия
Для цитирования:
Власов А.А., Романов Н.С. Разработка программного модуля быстрого прослеживания границ в сейсмическом кубе с использованием алгоритма волновой трассировки. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2025;23(1):19-32. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-1-19-32
For citation:
Vlasov A.A., Romanov N.S. Development of a Software Module for Fast Tracing of Horizons in a Seismic Cube Ua Lee Algorithm. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2025;23(1):19-32. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-1-19-32
Просмотров:
42
Послать статью по эл. почте 