Сейчас искусственный интеллект везде. ChatGPT, нейросети для картинок, автоматизация всего и вся. Кажется, что ИИ уже проник во все сферы, но на самом деле машинное обучение нашей в отрасли применяется уже давно, просто раньше это было не так заметно и популярно. Бум генеративных нейросетей сделал тему модной и «хайповой», но за пределами шум ИИ уже несколько лет помогает геофизикам работать с данными. В том числе — в одной из самых трудоемких задач: интерпретации сейсмических кубов.
Разобраться, как именно это работает, на каких данных обучаются модели и можно ли им доверять, мы поговорили с Даниилом Богоедовым, руководителем отдела исследований и разработок искусственного интеллекта в компании GridPoint Dynamics (ПО Geoplat).
Что такое искусственный интеллект в геофизике
В геофизике искусственный интеллект работает по тому же принципу, что и в других сферах — он распознаёт образы. Только в нашем случае это не фотографии или тексты, а сейсмические данные. Алгоритмы находят закономерности в кубах и автоматически выделяют геологические структуры: горизонты, разломы, палеоканалы, рифы и т. д. По сути, это та же логика «распознавания объектов», но перенесенная на язык геологии.
Если интересно разобраться глубже, какие бывают виды нейронных сетей, как устроены сверточные модели и чем отличается искусственный интеллект от машинного обучения, почитайте нашу отдельную статью — там всё разобрано подробно и с примерами: «Как искусственный интеллект делает добычу полезных ископаемых умнее».
А теперь давайте посмотрим, как именно эти подходы работают в интерпретации сейсмических данных. Раньше специалисты месяцами вручную сопоставляли горизонты и разломы. Но с появлением инструментов на базе искусственного интеллекта процесс стал выглядеть иначе.
Как ИИ распознаёт разломы и палеоструктуры
Прежде чем говорить о том, как меняется работа с приходом ИИ, важно уточнить: обработка и интерпретация — это разные этапы.
- Обработка выполняется на специализированных высокопроизводительных системах, чаще под Linux, и может включать терабайты информации.
- Интерпретация — это уже работа с готовыми сейсмическими кубами объёмом от нескольких до сотен гигабайт. С ними можно работать на локальных машинах под Windows и Linux: просматривать изображения, коррелировать горизонты и разломы, выполнять динамический анализ.
Как обычно работает геофизик-интерпретатор? Он месяцами сидит за рабочим столом, вручную проводит линии горизонтов, обводит разломы, проверяет каждое сечение. Даже простой проект может занять полгода, а сложный — еще дольше. Так до сих пор работает большинство специалистов.
А теперь — другой сценарий с искусственным интеллектом. Сначала рассчитывается базовая предобученная модель, и геолог сразу выделяет вероятности разломов. Дальше есть вариант дообучить модель через размеченные сечения и технологию Transfer Learning, чтобы заложить свое видение интерпретации в модель. То, что раньше занимало месяцы, теперь выполняется за недели, а иногда и часы. Например, привязка скважин к сейсмике, которая раньше занимала около 90 минут, теперь делается за 2 минуты. Как это возможно? Давайте разбираться дальше.
Как ИИ распознаёт разломы и палеоструктуры
Чтобы понять, как именно искусственный интеллект работает в интерпретации, разберем конкретный кейс. В качестве полигона возьмём данные Северного моря — один из самых известных тестовых проектов, где сочетаются сложные соляные структуры, хаотичные отражения и более спокойные пласты выше по разрезу. Именно это разнообразие делает его удобным для проверки технологий. Интерпретация здесь выполнялась на платформе Geoplat.
Материал раздела написан на основе вебинара «Объёмная классификация сейсмических образов методом глубокого машинного обучения» компании GridPoint Dynamics (ПО Geoplat).
Шаг 1 Загружаем куб
Мы загружаем на экран сейсмический куб и «проходимся» по инлайнам и кросслайнам, чтобы оценить разнообразие отражений. Внизу хорошо видны соляные купола с низкочастотным сигналом, выше — комплексы с выдержанными отражениями и более высоким частотным спектром.
Шаг 2 Анализируем первичные данные
Мы выбираем инструмент для поиска структур. Алгоритм автоматически подсвечивает базовые линии, выделяет зоны возможных разломов и границы фаций. Это черновая интерпретация, которую дальше уточняет специалист.
Шаг 3 Уточняем разметку
Теперь геофизик вносит корректировки вручную: размечает кистью нужные области, регулирует прозрачность, отключает или добавляет отдельные классы. Важно, что модель учитывает не только отдельные паттерны, но и геологический контекст — простирание и строение комплексов.
Шаг 4 Дообучаем модель
С учётом внесённых правок мы запускаем дообучение. На это уходит около 30 минут. Модель «подстраивается» под данные конкретного куба. Проверка на валидационном сечении показывает: результат близок к экспертной разметке, даже там, где вручную работа не проводилась.
Шаг 5 Получаем структурный план
На последнем шаге мы получаем готовый трёхмерный куб: его можно вращать, менять прозрачность, сопоставлять с исходной сейсмикой. Модель не только воспроизводит разметку, но и выделяет дополнительный сейсмообраз, который не подавался в обучение. Его природа требует проверки, но сам факт показывает дополнительную ценность ИИ — он работает и как инструмент интерпретации, и как средство контроля качества.
Таким образом, последовательность из пяти шагов — от загрузки куба до готового структурного плана — позволяет за часы получить результат, который раньше требовал недель. Всё выглядит просто: система уже обучена на моделях и умеет «узнавать» основные паттерны. Но возникает естественный вопрос: а на чём именно она обучалась, можно ли доверять этим данным? Об этом поговорим дальше.
Синтетика вместо реальных данных — можно доверять?
Чтобы обучить модель интерпретации, нужны десятки тысяч сейсмических кубов — но таких массивов в природе попросту не существует. Настолько большие и при этом чисто размеченные наборы данных невозможно ни снять, ни собрать.
Эта проблема встала перед командой GridPoint Dynamics ещё несколько лет назад. Тогда они первыми создали генератор синтетических сейсмических данных. Решение оказалось непростым: приходилось доказывать, что искусственные кубы подходят для обучения. Доказательством стали кейсы — модели, обученные на синтетике, уверенно работали на реальных проектах и давали воспроизводимый результат.
Сегодня вопрос «можно ли доверять» почти не звучит: использование синтетики стало стандартом, в том числе среди крупных компаний.
Главное преимущество такого подхода в том, что синтетика позволяет смоделировать «чистые» геологические сценарии: разные типы тектоники, шумов и искажений. Алгоритмы учатся на эталонных примерах, где точно известно, что и где находится.
А затем в процесс включается эксперт. Несколько реальных сечений размечаются вручную, и модель дообучается на данных конкретного проекта. Так достигается баланс: масштабность синтетики сочетается с точностью живого опыта геофизика.
А если ИИ ошибается?
Это частый вопрос: машина ведь может выделить лишнее или, наоборот, пропустить важное. И именно поэтому модель всегда выдаёт результат в виде «базы», которую видит пользователь.
Дальше вступает в работу эксперт, если он хочет заложить в модель свое видение и свой опыт интерпретации. Геофизик размечает несколько ключевых сечений, модель дообучается и перестраивает куб заново. Это принципиальный момент: система не закрытая и не «черный ящик» — каждое действие остается прозрачным и проверяемым.
И здесь без специалиста не обойтись. Только геофизик учитывает тектонику, стратиграфию и особенности конкретного месторождения. Его знания и опыт становятся тем, что превращает машинный набросок в полноценную интерпретацию.
По сути, ИИ не заменяет эксперта, а усиливает его: снимает рутинную нагрузку и позволяет сосредоточиться на сложных, аналитических задачах, где финальное решение всегда остаётся за человеком.
А если данные плохие — ИИ справится?
Идеальной сейсмики почти не бывает. Особенно если речь идёт о старых съёмках: шумы, «футпринты», низкая разрешенность мешают рассмотреть детали. В таких случаях подключаются специальные ИИ-модули очистки и улучшения качества. Они обучены на синтетике: системе показывают зашумленный куб и его «чистый» эталон, и алгоритм учится восстанавливать исходное качество.
Эти модули позволяют:
- убирать случайные шумы,
- сглаживать артефакты съёмки («футпринты»),
- корректировать амплитуды,
- повышать разрешенность и четкость изображения.
Благодаря этому то, что раньше считалось «мусорным» материалом, снова становится рабочей базой для интерпретации.
И речь не только о трёхмерных кубах. Алгоритмы работают и с 2D-линейками — в том числе архивными. Даже старые форматы можно довести до состояния, когда они возвращаются в оборот как ценный источник геологической информации.
Как внедрить ИИ в работу
Да, всё выглядит убедительно. Теперь главный вопрос: как это внедрить у себя в компании? Внедрение ПО с ИИ — это не разовый сервис, а настройка под процессы компании. После покупки продукта поставщик помогает установить систему, интегрировать её в рабочий процесс и обучает специалистов. Поддержка и доработка алгоритмов тоже остаются за командой разработчиков поставщика.
Форматы обучения:
- вебинары — открытые демонстрации типовых сценариев работы;
- индивидуальные сессии — разбор конкретных проектов заказчика;
- поддержка по запросу — ответы на вопросы и помощь в работе.
Важно: пользователям не нужно знать математику ИИ или разбираться в архитектуре нейросетей. Достаточно геофизической экспертизы — умение размечать данные, проверять результаты и использовать инструмент для ускорения рутинных шагов.
Таким образом, внедрение не требует отдельного R&D-отдела. Достаточно купить продукт, пройти обучение — и можно работать.
Где можно попробовать ИИ на практике
Если вы пока не представляете компанию, а учитесь или работаете и хотите освоить современные инструменты интерпретации сейсмических данных, есть несколько способов попробовать их на практике.
Для студентов
Отдельный канал внедрения — студенческие лицензии. Их уже используют, например, в Губкинском университете, ТПУ и КФУ. Это шанс познакомиться с инструментами ИИ ещё до выхода на работу в индустрию, попробовать их на учебных и исследовательских задачах и прийти в компанию уже подготовленным.
Для специалистов
Софт для интерпретации с ИИ — дорогой продукт, и купить его самостоятельно невозможно. Если компания не готова инвестировать в лицензии, то остается несколько альтернатив:
- участие в открытых конкурсах и чемпионатах (например, Nedra Exploration Cup), где обычно дают временный доступ к инструментам;
- прохождение специализированных курсов. Например, у Александры Волковой в ТПУ есть отдельный модуль по современным алгоритмам обработки сейсмики. Курсы платные, но позволяют на практике освоить работу с современными инструментами.
Иными словами, даже если у вас нет корпоративного доступа к ПО с искусственным интеллектом, то всё равно есть возможность прикоснуться к этим технологиям. Вариантов достаточно — от студенческих лицензий до чемпионатов и авторских курсов. Главное — желание учиться и готовность попробовать новое.
ИИ в геофизике: от эксперимента к рабочему инструменту
ИИ в интерпретации геолого-геофизических данных перестал быть экспериментом — он уже работает в реальных проектах. Его главные преимущества понятны каждому, кто сталкивался с массивами сейсмических данных. ИИ позволяет:
- быстрее строить корреляции горизонтов;
- автоматически выделять разломы;
- точнее привязывать скважины;
- очищать и улучшать качество съемок.
То, что раньше занимало месяцы ручной работы, сегодня можно сделать за часы. Это не только ускоряет запуск проектов, но и даёт возможность «оживлять» архивные данные, которые раньше считались устаревшими. А главное — освобождает время для настоящей геологии: анализа структур, поиска новых сценариев и постановки гипотез.
Перспективы ИИ в геофизике замечательные. Специалисты наконец-то могут заниматься самой геофизикой, а не тонуть в рутинных и скучных задачах
говорит Даниил Богоедов
ИИ в геофизике — это не мода, а рабочий инструмент, который формирует будущее отрасли. Вопрос теперь стоит не «нужно ли», а «когда именно» вы начнете его использовать.
А как вы считаете, к каким задачам в геофизике ИИ стоит подключить в первую очередь? Делитесь мнением в комментариях.
