ОГЛЯД МЕТОДІВ ШІ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОКЛАДІВ ВУГЛЕВОДНІВ З 3D-СЕЙСМІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.081Ключові слова:
Штучний інтелект, 3D сейсмічні зображення, вуглеводні, прогнозування покладів, згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, трансформаторні мережі, графові нейронні мережі, сейсмічні атрибути.Анотація
Ця робота досліджує, як методи штучного інтелекту можна використовувати для виявлення потенційних скупчень вуглеводнів за допомогою 3D-сейсмічних зображень. Вона заглиблюється в сучасні досягнення ШІ в інтерпретації сейсмічних даних, охоплюючи такі методи, як згорткові та рекурентні нейронні мережі, графові нейронні мережі та трансформери. У статті також розглядаються значні перешкоди, такі як проблеми з доступністю та якістю навчальних даних, труднощі із застосуванням моделей до нових областей та складнощі, пов'язані з розумінням результатів. Крім того, вона торкається методів підготовки сейсмічних зображень та вилучення релевантних ознак, підходів до роботи з обмеженими даними та пропонує потенційні шляхи для майбутніх досліджень у цій галузі.
Посилання
“Machine Learning in Oil and Gas Exploration - A Review”, Ahmad Lawal, Yingjie Yang, Hongmei He, Nathaniel L. Baisa, January 2024, IEEE Access PP(99):1-1, DOI:10.1109/ACCESS.2023.3349216.
“Enhancing Oil And Gas Exploration Efficiency Through Ai-Driven Seismic Imaging And Data Analysis”, Gideon Oluseyi Daramola, Boma Sonimiteim Jacks, Olakunle Abayomi Ajala, Abiodun Emmanuel Akinoso, Engineering Science & Technology Journal, P-ISSN: 2708-8944, E-ISSN: 2708-8952, Volume 5, Issue 4, P.No. 1473-1486, April 2024.
“A Review of AI Applications in Unconventional Oil and Gas Exploration and Development”, Feiyu Chen, Linghui Sun, Boyu Jiang, Xu Huo, Xiuxiu Pan, Chun Feng, Zhirong Zhang. Energies 2025, 18(2), 391. doi.org/10.3390/en18020391.
“A novel seismic inversion method based on multiple attributes and machine learning for hydrocarbon reservoir prediction”, Zongbin Liu, Jianmin Zhu, Bo Tian, Rui Zhang, Yongheng Fu, Yuan Liu, Front. Earth Sci., December 2024, Sec. Economic Geology, Volume 12 - 2024, doi.org/10.3389/feart.2024.1498164
“Transformer and CNN Hybrid Neural Network for Seismic Impedance Inversion”, Chunyu Ning, Bangyu Wu, Zhaolin Zhu, DOI:10.1109/IGARSS52108.2023.10281611, IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.
Dmytriieva I.S, Dmytrenko A.M Vykorystannia metodu opornykh vektoriv na prykladi prohnozuvannia vlastyvostei pokladiv vuhlevodniv / Materialy Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii Informatsiini tekhnolohii v metalurhii ta mashynobuduvanni. Kviten 2024. Dnipro. s. 227-231 https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.040
