Application of machine learning in the analysis of seismic data to identify tectonic faults in various seismogeological conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of a comparative analysis of algorithms for automatic interpretation of tectonic faults based on seismic data recorded in various seismogeological conditions. For each type of geological section (platform, salt tectonics, marine data), a cube of the probability of violations by an analytical algorithm and using trained neural networks was calculated.

About the authors

Sergey Viktorovich Nikolaenko

Branch of LLC LUKOIL-Engineering PermNIPIneft

96 Lenina St., Volgograd 400078, Russia

Andrey A. Kovalenko

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Andrey E. Nateganov

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Pavel N. K Kruk

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

Aleksandr B. Deryushev

LLC LUKOIL-Engineering

96 Lenin Ave.

References

  1. Barnes A. E. A filter to improve seismic discontinuity data for fault interpretation // Geophysics. 2006. Vol. 71, iss. 3. P. 1MJ-Z55. https://doi.org/10.1190/1.2195988
  2. Hall B. Facies classification using machine learning // The Leading Edge. 2016. Vol. 35, iss. 10. P. 818–924. https://library.seg.org/doi/10.1190/tle35100906.1
  3. Феоктистова О. В., Авдеев П. А. Инновационный подход к решению задачи интерпретации тектонических нарушений. Внедрение методики вероятностного прогноза систем нарушений на базе алгоритмов искусственного интеллекта // Нефть, газ, новации. 2021. № 4. С. 25–30. EDN: QZSAYD
  4. Авдеев П. А., Базанов А. К., Ефремов И. И., Мифтахов Р. Ф. Переход к использованию цифровых помощников в кинематической интерпретации данных СРР на примере задачи повышения качества сейсмических данных после суммирования и достоверности прогноза тектонической модели // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2022. Т. 4, № 1. С. 50–57.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».