Reconstruction of medium reflectivity coefficients based on seismic data through machine learning

Геологические модели месторождения создаются с использованием информации о структурных свойствах среды. Получение свойств среды в трехмерном виде основано на данных об исследовании площади месторождения с помощью сейсморазведки. Коэффициенты отражения среды определяются изменением упругих свойств среды и являются основой для интерпретации сейсмических данных, а также прогноза геологического строения. В статье описан новый метод обработки сейсмических данных, который позволяет определить положение отражающих плоскостей и значения коэффициентов отражения с высокой точностью. Для решения задачи использована методика машинного обучения. Применение методов машинного обучения позволило создать математическую модель, оптимизировать ее параметры на синтетических данных для дальнейшего применения на неразмеченных сейсмических данных. Основным новшеством стала разработка алгоритма обучения, использующего свертку сигнала и регуляризацию коэффициентов отражения. Полученная модель показала высокую точность на синтетических сейсмических данных с высокой плотностью отражающих плоскостей.