Standard

Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений. / Chernyshov, G. S.; Duchkov, A. A.; Loginov, G. N. и др.

в: Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry, № 1, 7, 2022, стр. 26-31.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{c1347c16e60b4c0a8bab0751cdae44a9,
title = "Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений",
abstract = "В статье рассмотрены подходы к автоматизации процедуры построения модели ВЧР в рамках графа обработки данных наземной сейсморазведки. В первую очередь реализовано автоматическое снятие времен первых вступлений на основе использования сверточных нейронных сетей. Тестирование на реальных данных показало, что использование нейронных сетей обеспечивает более устойчивое снятие времен первых вступлений по сравнению со стандартными подходами, реализованными в обрабатывающих пакетах. Кроме того, предложен подход к построению слоистой модели ВЧР по временам первых вступлений. Метод лучевой сейсмической томографии используется для построения гладкой скоростной модели, которая затем преобразуется в слоистую модель. Тестирование на синтетических данных, моделирующих геологические условия Западной Сибири, показало возможность с хорошей точностью восстанавливать слоистую модель ВЧР. В статье приведен пример встраивания новых разработок в виде модулей в обрабатывающий пакет для их дальнейшего использования при обработке реальных данных.",
keywords = "First-break traveltimes, Near-surface structure, Neural networks, Seismic exploration, Seismic ray tomography",
author = "Chernyshov, {G. S.} and Duchkov, {A. A.} and Loginov, {G. N.} and Litvichenko, {D. A.} and Nikitin, {A. A.}",
note = "Чернышов Г.С., Дучков А.А., Логинов Г.Н., Литвиченко Д.А., Никитин А.А. Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 1. – С. 26-31. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-35-90114.",
year = "2022",
doi = "10.24887/0028-2448-2022-1-26-31",
language = "русский",
pages = "26--31",
journal = "Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry",
issn = "0028-2448",
publisher = "Neftyanoe Khozyaistvo",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений

AU - Chernyshov, G. S.

AU - Duchkov, A. A.

AU - Loginov, G. N.

AU - Litvichenko, D. A.

AU - Nikitin, A. A.

N1 - Чернышов Г.С., Дучков А.А., Логинов Г.Н., Литвиченко Д.А., Никитин А.А. Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 1. – С. 26-31. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-35-90114.

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - В статье рассмотрены подходы к автоматизации процедуры построения модели ВЧР в рамках графа обработки данных наземной сейсморазведки. В первую очередь реализовано автоматическое снятие времен первых вступлений на основе использования сверточных нейронных сетей. Тестирование на реальных данных показало, что использование нейронных сетей обеспечивает более устойчивое снятие времен первых вступлений по сравнению со стандартными подходами, реализованными в обрабатывающих пакетах. Кроме того, предложен подход к построению слоистой модели ВЧР по временам первых вступлений. Метод лучевой сейсмической томографии используется для построения гладкой скоростной модели, которая затем преобразуется в слоистую модель. Тестирование на синтетических данных, моделирующих геологические условия Западной Сибири, показало возможность с хорошей точностью восстанавливать слоистую модель ВЧР. В статье приведен пример встраивания новых разработок в виде модулей в обрабатывающий пакет для их дальнейшего использования при обработке реальных данных.

AB - В статье рассмотрены подходы к автоматизации процедуры построения модели ВЧР в рамках графа обработки данных наземной сейсморазведки. В первую очередь реализовано автоматическое снятие времен первых вступлений на основе использования сверточных нейронных сетей. Тестирование на реальных данных показало, что использование нейронных сетей обеспечивает более устойчивое снятие времен первых вступлений по сравнению со стандартными подходами, реализованными в обрабатывающих пакетах. Кроме того, предложен подход к построению слоистой модели ВЧР по временам первых вступлений. Метод лучевой сейсмической томографии используется для построения гладкой скоростной модели, которая затем преобразуется в слоистую модель. Тестирование на синтетических данных, моделирующих геологические условия Западной Сибири, показало возможность с хорошей точностью восстанавливать слоистую модель ВЧР. В статье приведен пример встраивания новых разработок в виде модулей в обрабатывающий пакет для их дальнейшего использования при обработке реальных данных.

KW - First-break traveltimes

KW - Near-surface structure

KW - Neural networks

KW - Seismic exploration

KW - Seismic ray tomography

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85125572585&partnerID=8YFLogxK

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47963458

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/7a4ab8e7-074a-3268-82ad-a340ae1599b5/

U2 - 10.24887/0028-2448-2022-1-26-31

DO - 10.24887/0028-2448-2022-1-26-31

M3 - статья

AN - SCOPUS:85125572585

SP - 26

EP - 31

JO - Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry

JF - Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry

SN - 0028-2448

IS - 1

M1 - 7

ER -

ID: 35636850