ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ИИ В ОБЛАСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ: НОВЫЙ ГОРИЗОНТ В ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Мухаммедова Б.; Геоков Б.; Байраммырадов П.; Ишангулыева Г.; Ораздурдыев Д.

Пластовое давление является важным параметром, который влияет на эффективность работы нефтегазовых скважин и месторождений. Его правильное измерение и контроль позволяют оптимизировать добычу углеводородов и увеличить рентабельность производства. Список использованной литературы:

1. Леворсен А.И. Геология нефти и газа. - М.: Недра, 1970.

2. Ханин А.А. Физические основы нефтегазодобычи. - М.: Недра, 1965.

3. Афанасьев Г.Д., Зейликсон А.И. Динамика пластовых систем. - М.: Недра, 1982.

УДК 55

Мухаммедова Б., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Геоков Б., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Байраммырадов П., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ишангулыева Г., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Научный руководитель: Ораздурдыев Д.

к.г.м.н., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ИИ В ОБЛАСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ: НОВЫЙ ГОРИЗОНТ В ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Аннотация

Применение глубокого обучения в геологии открывает новые перспективы для анализа сложных геологических данных. Нейронные сети, обладая способностью к самостоятельному обучению и обнаружению сложных закономерностей, позволяют решать широкий круг геологических задач с высокой точностью.

Ключевые слова:

глубокое обучение, нейронные сети, геологические данные, сейсмические данные, классификация пород, прогнозирование месторождений.

Зададимся вопросом: почему глубокое обучение?

1) обработка больших объемов данных: Геологические исследования генерируют огромные массивы данных, которые трудно обработать традиционными методами. Нейронные сети способны эффективно обрабатывать такие объемы информации.

2) обнаружение сложных паттернов: Глубокие нейронные сети могут выявлять сложные

взаимосвязи между различными геологическими параметрами, которые могут быть незаметны для человеческого глаза.

3) автоматизация рутинных задач: Многие рутинные задачи в геологии, такие как классификация пород, интерпретация сейсмических данных и прогнозирование месторождений, могут быть автоматизированы с помощью глубокого обучения.

Основные направления применения

* Интерпретация сейсмических данных: Нейронные сети могут использоваться для автоматической идентификации геологических структур на сейсмических разрезах, что значительно ускоряет и упрощает процесс интерпретации.

* Классификация пород: Глубокое обучение позволяет классифицировать породы по их физическим свойствам с высокой точностью, что важно для геологического картирования и оценки ресурсов.

* Прогнозирование месторождений: Нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования местоположения и состава рудных тел, что повышает эффективность геологоразведочных работ.

* Моделирование геологических процессов: Глубокое обучение позволяет создавать более реалистичные модели геологических процессов, таких как осадконакопление и деформация горных пород.

Преимущества использования глубокого обучения в геологии

- Повышение точности: Нейронные сети позволяют достигать высокой точности при решении различных геологических задач.

- Ускорение процессов: Автоматизация рутинных задач с помощью нейронных сетей значительно ускоряет геологические исследования.

- Обнаружение новых закономерностей: Глубокое обучение позволяет обнаруживать ранее неизвестные закономерности в геологических данных.

Несмотря на все преимущества, применение глубокого обучения в геологии сопряжено с определенными трудностями. К ним относятся:

1) необходимость больших объемов данных: Для эффективного обучения нейронных сетей требуются большие объемы качественных данных.

2) интерпретация результатов: Иногда сложно интерпретировать результаты, полученные с помощью нейронных сетей, что затрудняет их применение на практике.

Несмотря на существующие вызовы, перспективы применения глубокого обучения в геологии весьма оптимистичны. Дальнейшее развитие вычислительных технологий и алгоритмов позволит преодолеть существующие ограничения и расширить возможности применения нейронных сетей в геологических исследованиях.

Глубокое обучение открывает новые горизонты в геологических исследованиях. Нейронные сети позволяют решать сложные геологические задачи с высокой точностью и эффективностью, что делает их незаменимым инструментом для современных геологов.

Список использованной литературы:

1. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.

2. Wu, Y., et al. (2019). Deep learning for mineral prospectivity mapping: A review. Geoscience Frontiers, 10(2), 301-316.

Текст научной работы на тему «ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ИИ В ОБЛАСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ: НОВЫЙ ГОРИЗОНТ В ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ»