Найти песок и торф поможет нейросеть
Ученые Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН совместно со специалистами нефтегазовых компаний применили нейросетевой алгоритм для ускоренного поиска песка и торфа на юго-востоке ЯНАО.
Система повторно анализирует материалы уже проведенной 3D-сейсморазведки и определяет участки, где рыхлые породы залегают в объемах, достаточных для промышленной разработки. Алгоритм устойчив к помехам и не требует отдельного переобучения для каждой новой территории.
Учёные ИНГГ СО РАН вместе с индустриальными партнёрами, среди которых «РН-Геология Исследования Разработка», «РН-Проектирование Добыча», «Харампурнефтегаз» – применили нейросетевой алгоритм для поиска залежей песка и торфа. При этом проведения новой разведки не потребовалось. Вместо этого были использованы уже имеющиеся данные 3D-сейсморазведки: собранные нефтяниками в момент поиска углеводородов на больших глубинах. Обычно верхние 30-100 метров разреза, так называемую «зону малых скоростей», считают помехой. Но именно в этом слое и залегают рыхлые породы – песок, глина и торф, пригодные для стройки. Нейросеть проанализировала эти данные, выделила полезный сигнал из «шума» и построила карту, где видны участки с достаточной для промышленной разработки мощностью отложений.
Песок и торф необходимы для обеспечения стройки и экологической безопасности в суровых условиях Арктики. Песок применяется для отсыпки площадок и дорог. В ЯНАО грунт часто слабый, болотистый или мёрзлый. Чтобы поставить буровую, проложить дорогу или обустроить куст скважин, делают песчаную насыпь, создающую прочное основание. Объемы требуются огромные: нередко сотни тысяч и даже миллионы кубометров. Вокруг технологических площадок создаются защитные валы из песка – они удерживают жидкости в случае аварийного разлива. В контексте освоения Арктики и создания инфраструктуры для ТЭК это – ключевой момент: везти песок издалека по зимникам или по сложной логистике дорого и рискованно, поэтому искать его рядом с объектами критически важно.
Торф необходим для рекультивации и восстановление земель, ведь на Севере плодородный слой очень тонкий. Кроме того, он отличный природный сорбент: впитывает нефть и нефтепродукты. Северный торф – более пористый и собирает в 1,5–2 раза больше нефти, чем торф из южных регионов.
Арктический IT
Созданная нейросеть позволяет с высокой долей достоверности обнаруживать крупные линзы песка и планировать карьеры прямо рядом с будущими объектами, экономя на логистике и снижая нагрузку на экосистему. Для крупных инфраструктурных объектов в ЯНАО объём только песчаного сырья может превышать 1 миллион кубометров. В случае доставки логистика является отдельным вызовом: расстояние может достигать 300 километров. И это не просто вопрос удорожания проекта– такая доставка создаёт серьёзную нагрузку на хрупкие экосистемы Севера.
Для передачи данных в алгоритм их обрабатывают дополнительно: методом преломлённых волн и многоканальным анализом поверхностных волн, выделяя характеристики пород. А сама нейросеть умеет фильтровать артефакты и помехи, которые неизбежно возникают при записи сейсмических сигналов.
При этом алгоритм не требует переобучения для каждого нового участка. В итоге не нужно тратить месяцы на настройку модели под конкретную местность. Немаловажно, что технология сокращает сроки выявления и разведки общераспространенных полезных ископаемых для размещения карьеров до нескольких недель.
Нейросети – в полный рост
Для обеспечения повсеместного применения ИИ в России в 2023 году был унифицирован формат государственных геологических карт, начался процесс тотальной цифровизации. Теперь их удобно использовать нейросетям, которые применяются в геологоразведке повсеместно.
Проведенная работа касалась карт территории РФ и её континентального шельфа в масштабе 1:1 000 000. При этом геологоразведывательные компании могут пользоваться несколькими базами геологических данных. Самая крупная – Федеральная государственная информационная система «Единый фонд геологической информации о недрах». И это – судьбоносный шаг, ведь качественная интерпретация терабайтов зависит от доступа к массиву цифровых данных.
Разработка ИНГГ СО РАН важна своей экономичностью: для решения дополнительной задачи – поиска неглубоко залегающих строительных полезных ископаемых – она не требует дополнительных затрат, а один массив геофизической информации получает повторное хозяйственное применение. В итоге удачный симбиоз старых «нефтяных» данных и умного алгоритма обеспечил быстрые и экономичные условия стройки в Арктике.
