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俄罗斯70%已探明油气储量集中于北冰洋和远东海域,但因开采条件复杂,仅约5%进入工业开发阶段。地震研究需识别地质剖面上部的古河道、减压带等危险物体,为钻井平台及海底基础设施建设提供依据。
该算法基于多通道表面波分析(MASW)技术,通过训练EfficientNetb4神经网络,解决了传统技术耗时且仅能处理8%-10%数据的问题。利用该模型,研究人员已构建出覆盖2000多平方公里、高精细的横波速度分布三维模型,能提升地质剖面研究细节与危险过程识别准确性,其恢复的速度异常数据可通过独立地震观测证实。项目负责人、圣彼得堡国立大学地球物理系副教授维亚切斯拉夫·波洛夫科夫表示,这一进展有助于更精准识别古切割、粗粒沉积带等危险过程。
圣彼得堡国立大学指出,此项技术加快了地震数据处理速度,提高了研究准确性,有助于更高效应对海上油田开发中的地质风险。未来计划通过合成数据训练进一步改进该方法。
(编译:梓柠)
链接:https://tass.ru/nauka/24800319
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