МЕТОДИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ ПЕРЕДОБРОБКИ 3D СЕЙСМІЧНИХ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.024Ключові слова:
3D сейсмічні дані, передобробка, машинне навчання, шумофільтрація, інтерполяція, нейронні мережі, AutoMLАнотація
У роботі досліджено сучасні методи автоматизованої передобробки 3D сейсмічних даних, спрямованих на підвищення якості геофізичної інтерпретації. Детально розглянуто характерні риси таких даних, через які виникає необхідність попереднього опрацювання: наявність сильних шумів, неоднорідність фізичних властивостей середовища та обробка великих масивів інформації. Описано традиційні підходи до передобробки, зокрема фільтрацію, нормалізацію, інтерполяцію, вирівнювання сигналів та методи їх підсилення. Значна увага зосереджена на інноваційних технологіях машинного навчання, включаючи використання згорткових нейронних мереж, автоенкодерів і генеративних моделей. Розглянуто перспективи автоматизації процесів передобробки за допомогою оптимізаційних алгоритмів та платформ AutoML. У підсумках виділено ключові переваги, існуючі обмеження та окреслено можливості подальшого розвитку гібридних підходів у даній галузі.
Посилання
Bacon M., Simm R., Redshaw T. 3-D Seismic Interpretation. Cambridge University Press, 2004. DOI:10.1017/S001675680422917X
Wrona T. et al. Seismic facies analysis using machine learning // Geophysics. s 83(5):1-34. DOI:10.1190/geo2017-0595.1
Anjom F.K. et al. Machine Learning for Seismic Exploration: where are we and how far are we from the Holy Grail? / Khosro Anjom, Farbod; Vaccarino, Francesco; Socco, Laura Valentina. - In: GEOPHYSICS. - ISSN 0016-8033. - 89:(2024), pp. 1-111. DOI:10.1190/geo2023-0129.1
Sebai D. et al. Seismic data compression: an overview // Multimedia Systems, 2024. DOI:10.1007/s00530-023-01233-4
Dmitriieva I., Dmytrenko A. Artificial intelligence methods for predicting hydrocarbon deposits // System Technologies, 2025. DOI 10.34185/1562-9945-4-159-2025-16
Wrona, T., I. Pan, R. E. Bell, R. L. Gawthorpe, H. Fossen, and S. Brune, 2021, 3-D seismic interpretation with deep learning: A set of Python tutorials, Version 0.1: GFZ Data Services, doi.org/10.5880/ GFZ.2.5.2021.001.
Dmitriieva I., Dmytrenko A. Application of machine learning methods in the processing of 3D seismic images // System Technologies, 2026. DOI: https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-162-2026-25
