2024 · №02 · стр. 80–84
Зайцев А.А., Акуленко А.С.
Описан переход от архитектуры DDAM/DAS к NAS для ускорения обработки больших объёмов сейсмических данных. Приведены результаты производственного тестирования, включая сокращение затрат времени на чтение и запись и уменьшение общей вычислительной компоненты.
2023 · №03 · стр. 24–29
Шайхлисламова А.В., Акуленко А.С., Сидоров А.А.
Представлены архитектура и возможности комплекса GST для построения карт, анализа геолого-геофизической информации и формирования технологических цепочек. Рассмотрены вариационно-сеточное картопостроение, работа с разломами, проектами и перспективы развития ПО.
2023 · №03 · стр. 16–23
Акуленко А.С., Шайхлисламова А.В., Михеев А.С., Писецкий В.Б.
Описаны технологии и функциональные возможности комплекса «SeisART» для сейсмофациального анализа, включая классификацию, кластеризацию и использование данных ГИС. Приведены результаты производственного применения при изучении целевых пластов.
2023 · №01 · стр. 15–27
Акуленко А.С., Гафаров Р.М., Сираев И.А.
По результатам опытно-методических работ сравниваются технологии подавления гармонических и иных помех при Slip-Sweep. Рассмотрены следящая фильтрация, АВСП, HPVA и SHARP; наиболее перспективной названа следящая фильтрация.
2022 · №04 · стр. 15–20
Садыков Э.А., Акуленко А.С., Адиев Т.Р.
Представлены результаты опытных работ в Оренбургской области по сравнению линейного и широкополосного свип-сигналов при ВСП. Рассмотрено влияние расширения частотного диапазона на вертикальную разрешенность и согласование сейсмических и скважинных данных.
2021 · №04 · стр. 20–32
Акуленко А.С., Гафаров Р.М.
Исследована возможность прогнозирования глубины заложения сейсмического заряда с помощью машинного и глубокого обучения. Описаны исходные параметры, тестирование алгоритмов, формирование обучающей выборки и результаты экспериментов; наиболее перспективным назван алгоритм Random forest.
2020 · №01 · стр. 55–65
Акуленко А.С., Калинин А.Ю., Ляпин Н.В., Иванов П.Д.
Представлены результаты тестирования алгоритмов глубинной миграции данных МОГТ-3D в Мраковской депрессии. Сопоставлены Kirchhoff, Gaussian beam, RTM и угловая миграция по качеству изображений, ресурсозатратам и пригодности к динамическому анализу.