Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0825U001781, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 25-06-2025 Статус Захищена Назва роботи Технологія збільшення розрізненої здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж Здобувач Носков Олексій Вікторович, Керівник Миронцов Микита Леонідович Опонент Недашківська Надія Іванівна Опонент Зацерковний Віталій Іванович Рецензент Терентьєв Олександр Миколайович Рецензент Ходневич Ярослав Васильович Опис Мета роботи – збільшення розрізненої здатності мігрованих даних польової сейсмічної зйомки в 2D і 3D форматах із застосуванням згорткової нейронної мережі із оптимізованими для вирішення даної задачі параметрами, а саме – архітектурою мережі, функцією втрат і аугментованого набору вхідних синтетичних даних використаних для її навчання. Об’єкт дослідження – процеси формування послідовностей даних для ефективного навчання моделі нейронної мережі з метою збільшення розрізненої здатності мігрованих матеріалів сейсмічної зйомки. Предмет дослідження – інформаційна технологія обробки мігрованих сейсмічних даних для збільшення розрізненої здатності на основі використання нейронних мереж. Методи дослідження. У якості фактичного набору даних було використано загальнодоступний репозиторій з набором синтетичних 2D сейсмічних зображень у вигляді *.dat файлів згрупованих в пари – зображення високої розрізненої здатності та його аналог низької якості. Готові моделі застосовувалась до реальних сейсмічних кубів і 2D профілів, що були опрацьовані різними сервісними компаніями в різні роки для АТ «Укргазвидобування» за різними алгоритмами обробки. Розроблений алгоритм дозволяє отримати детальніше уявлення про геологічну будову в зонах збільшення перешарування та мінливості геологічного розрізу що збільшує впевненість структурних побудов і, таким чином, покращує якість матеріалів, що подаються на закладання нових свердловин. В умовах пошукового буріння, де сейсмічні дані становлять базу геологічного прогнозу поширення колекторів та нафтогазоносності розрізу, алгоритм зберігає співвідношення амплітуд, що дозволяє використовувати спектр сейсмічних атрибутів для дослідження хвильового поля, і робить аналіз нових територій більш повноцінним. Новизна: вперше створено 3D модель нейронної мережі для ефективної обробки реальних сейсмічних даних; вперше розроблено та реалізовано оптимізацію роботи функції втрат та метрик шляхом ітеративного підбору і аналізу впливу гіперпараметрів; вперше розроблено та впроваджено алгоритм аналізу методом вікна зі згладження екстремальних значень мігрованих сейсмічних даних за функцією активації сігмоїди із подальшим відтворенням близького до первинного інтервалу при зворотній трансформації. Результати роботи впроваджені в ТОВ «Придніпровська гірничо-хімічна корпорація» та в Акціонерному товаристві «Укргазвидобування». Сфера використання – геологорозвідувальні процеси в нафтогазовій промисловості. Дата реєстрації 2025-05-19 Додано в НРАТ 2025-05-19 Закрити