Премия Рунета-2020
Сахалин
-17°
Boom metrics
Общество28 декабря 2022 23:49

Российские ученые научили искусственный интеллект интерпретировать сейсмику

Инновационная нейросеть способна справиться с задачей за несколько часов
Геолог-специалист по искусственному интеллекту, призер международной конференции «Нефть и Газ», аспирант Института морской геологии и геофизики ДВО РАН Виктор Русинович. Фото ВГК

Геолог-специалист по искусственному интеллекту, призер международной конференции «Нефть и Газ», аспирант Института морской геологии и геофизики ДВО РАН Виктор Русинович. Фото ВГК

Каждый день люди все чаще встречаются с искусственным интеллектом, нейросети, на основе которых они работают плотно вошли в нашу повседневную жизнь. Они: отвечают в чатах, водят автомобили, принимают решения о выдаче кредитов, рисуют картины и пишут музыку. Несомненно, упрощают нашу повседневную жизнь и работу, становясь своеобразными помощниками и, в некотором смысле, друзьями.

В этой статье мы расскажем, о новом направлении внедрения искусственного интеллекта: нейросети – коллеге для геологов, очень наблюдательном, всегда готовом прийти на помощь и работающим невероятно быстро. Как говорится: «За что любят геолога? – за то, что ищет золото!», и не только золото. Одним из способов изучения земных недр является интерпретация сейсмических кубов, которые получаются в результате проведения полевых геофизических работ. Сейсмические кубы создаются по аналогии методов УЗИ или МРТ в медицине, когда на площади в сотни квадратных километров создается подробное изображение строения земной коры на многие тысячи метров вглубь.

Важным этапом изучения такого куба является выделение тектонических разломов – смещений пластов относительно друг друга. Они таят в себе, как богатства: служат ловушками для нефти и газа, так и опасности: могут привести к аварии при бурении, с последующим неконтролируемым выбросом горючих веществ. Поиском и выделением разломов занимаются геологи – интерпретаторы, это долгая и кропотливая работа, приходится десятки раз просматривать каждый из сотен сейсмических разрезов, вручную нанося каждую линию разлома. Такая работа у опытного интерпретатора может занять от нескольких недель до месяцев, в зависимости от площади работ и сложности геологического строения.

Одним из способов изучения земных недр является интерпретация сейсмических кубов. Фото ВГК

Одним из способов изучения земных недр является интерпретация сейсмических кубов. Фото ВГК

Можно ли такую работу доверить искусственному интеллекту? Как оказалось можно, российский ученый института морской геологии и геофизики ДВО РАН - Русинович Виктор, создал инновационную нейросеть, способную справиться с этой задачей за несколько часов. Давайте разберемся, как она работает и ее функции.

История разработки и внедрения в производство

Идея разработки нейросети для геологов пришла Виктору, после знакомства с алгоритмами искусственного интеллекта, с поразительной точностью классифицирующими объекты на фотографиях. Основой таких сетей служит имитация биологических зрительных систем. Они распознают признаки и соотносят их с знакомыми сетям объектами, к примеру, найдя на изучаемой фотографии усы, лапки и вытянутые вертикальные зрачки, ИИ определит, что на фотографии кошка, а если зрачки будут круглыми, то скажет, что это собака.

Такие сети учатся на больших объемах размеченных данных. Требуются тысячи фотографий с названиями объектов на них, чтобы ИИ построил карту признаков и научился отличать их друг от друга. Однако в геологии наличие больших объемов размеченных кубов сейсмики в открытом доступе является проблемой, к тому же разметка должна быть выполнена без ошибок, иначе нейросеть тоже будет ее повторять.

Проблема обучения нейросети на небольшой выборке размеченных данных была решена адаптацией архитектуры сети U-net, изначальной разработанной для поиска объектов на биомедицинских изображения к решению задачи поиска разломов на сейсмике. Одним из достоинств этой сети является способность обучаться на небольшом количестве, размеченных данных. В частности для обучения «помощника для геологов» использовался набор из 200 кубов размерами 128х128х128.

Требуются тысячи фотографий чтобы ИИ построил карту признаков и научился отличать их друг от друга. Фото ВГК

Требуются тысячи фотографий чтобы ИИ построил карту признаков и научился отличать их друг от друга. Фото ВГК

Этого хватило для того, чтобы ИИ научился различать разломы, и отображать, где в пространстве куба сейсмики она находятся. Разработка уже используется одной из российских компаний.

— В практически любой работе и особенно интерпретации сейсмики полезно узнать мнение коллеги или попросить помощи с интерпретацией, чтобы успеть выполнить работу в срок. Нейросеть, работающая на алгоритмах компьютерного зрения, может стать таким коллегой, что уже подтверждено опытом ее внедрения в компании «Транс Нафта Газ Добыча». Геологи, использовавшие нашу нейросеть, успешно решают задачу выделения и трассировки разломов, при этом тратят на это в разы меньше времени, чем раньше: поиск и выделение разломов на месторождении площадью более 140 квадратных километров выполняется алгоритмом за пол часа, геологу остается только проверить результат. Не обошлось без трудностей, геологическое строение Земли и условия проведения полевых геофизических работ могут быть разными: болотистая местность, морской шельф, лесной массив, арктическая пустыни и так далее. Пришлось адаптировать и тренировать нейросеть для повышения качества результирующего куба разломов, но результат превзошел ожидания: выделенные разломы, практически не требуют дополнительных исправлений, — поясняет Русинович Виктор.

Функциональные возможности нейросети

Разработанная нейросеть имитирует работу зрительных биологических систем и аналитического аппарата и обладает следующим набором умений:

1) выделение и трассирование разрывных нарушений земной коры (разломов);

2) обучение на примере выделенных разломов на других участках недр;

3) выделять любые другие объекты различимые на сейсмическом изображении, после тренировки;

4) учиться на собственных ошибках и повышать качество интерпретации;

Возможность обучаться позволяет нейросети адаптироваться к новым кубам сейсмики, разному качеству сьемки и свойствам геологических сред, с каждым разом повышая качество выделения разломов.

Перспективы развития нейросетей для геологов

Ученые института морской геологии и геофизики, работают над своим следующим проектом, нейросетью выполняющей AVO-анализ, который позволит быстро сканировать сейсмические кубы и определять наличие в них нефти и газа по геофизическим полям, это более сложная, чем выделение разломов задача. Но выполнимая.

По мнению Русинович Виктора, будущее интерпретации геологических данных в нефтегазе за ИИ. Конкуренция не рынке поиска и добычи полезных ископаемых продолжает расти, все самые простые, с геологической точки зрения, месторождения уже найдены и компании, которые первыми, внедрят ИИ, получат конкурентные преимущества. Они будут быстрее других исследовать недра, получать достоверную информацию о строении и ресурсном потенциале территорий, а значит эффективнее использовать свои средства, человеческий потенциал и их инвестиции точно окупятся.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

В Сахалинской области строят современные школы и внедряют передовые технологии(подробнее)