2023 · №03 · стр. 16–23

Отечественное программное обеспечение для выполнения сейсмофациального анализа «SeisART». Реализованные технологии, функциональные возможности, производственное подтверждение эффективности применения

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.

PDF-фрагмент материала

2023 · №03 · стр. 69–72

Применение технологий компьютерного зрения для повышения качества сейсмических данных после суммирования и достоверности прогноза структурной модели

Авдеев П.А., Базанов А.К., Ефремов И.И., Мифтахов Р.Ф., Боярский М.Л.

Описано применение компьютерного зрения и нейронных сетей для повышения качества сейсмических изображений и выявления разломов. Рассмотрены синтетические обучающие данные и пример интерпретации сейсмического куба со сложной нарушенностью.

PDF-фрагмент материала

2014 · №01 · стр. 99–109

Сейсмофациальный анализ среднедевонских отложений южного склона Пугачевского свода

Артемьев А.Е., Жильцова Е.В.

Рассматривается применение сейсмофациального анализа для прогноза фациально-литологического состава и коллекторских свойств среднедевонских отложений. Описаны автоматическая классификация трасс, карты атрибутов, контроль корреляций и моделирование с использованием скважинных данных.

PDF-фрагмент материала

2012 · №01 · стр. 54–57

Применение нейросетей для прогнозирования пористости в 3D кубах (расчет по сейсмическим атрибутам и каротажным данным)

Лаврик А.С., Логинов Д.В., Ванярхо М.А.

Описана технология построения 3D-куба пористости по сейсмическим атрибутам и каротажным данным с подготовкой обучающей выборки, выбором архитектуры, обучением нейронной сети и расчётом прогноза.

PDF-фрагмент материала