tumnigИзвестия высших учебных заведений. Нефть и газOil and Gas Studies0445-01083033-8174Industrial University of Tyumen10.31660/0445-0108-2024-3-44-57tumnig-1215Research ArticleГЕОЛОГИЯ, ПОИСКИ И РАЗВЕДКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗАGEOLOGY, PROSPECTING AND EXPLORATION OF OIL AND GAS FIELDSК проекту технологии нейросетевого анализа для решения задач нефтегазовой геофизикиDeveloping neural network analysis technology for the resolution of issues in oil and gas geophysicshttps://orcid.org/0000-0002-3133-2193ТуренкоС. К.TurenkoS. K.

Сергей Константинович Туренко, доктор технических наук, профессор,заведующий кафедрой

кафедра прикладной геофизики

Тюмень

Sergey K. Turenko, Doctor of Engineering, Professor, Head of the Department

Department of Applied Geophysics

Tyumen

turenkosk@tyuiu.ruТюменский индустриальный университетРоссияIndustrial University of TyumenRussian Federation202410072024034457Copyright © Туренко С.К., 20242024Туренко С.К.Turenko S.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tumnig.tyuiu.ru/jour/article/view/1215

   Нейросетевой анализ (НСА) является перспективным направлением повышения эффективности нефтегазовой геофизики и нефтегазовой отрасли. Анализ полученного опыта использования имеющихся методов и пакетов программ НСА при решении задач нефтегазовой геофизики свидетельствует об отсутствии существенного (прорывного) эффекта.Для достижения значимого эффекта предлагается переходить от методов к технологиям НСА. В работе предложена принципиальная архитектура технологии нейросетевого анализа для решения задач нефтегазовой геофизики, включающая в себя конструктор нейросетей; подсистему обучения геофизика в области НСА; цифровой полигон; базу знаний (о задачах, методах НСА, методиках и опыте решения прикладных задач). Обсуждаются элементы предлагаемой технологии и их взаимосвязь. Кратко охарактеризован пилотный вариант предлагаемой технологии, включающий ее основные элементы, ориентированный, прежде всего, на обучение специалистов. Результаты апробации пилотного варианта показали эффективность предлагаемой технологии. Определены первоочередные научные и технологические задачи развития предлагаемой технологии.

   Neural network analysis represents a promising avenue for enhancing the efficacy of petroleum geophysics and the oil and gas industry. The analysis of the obtained experience of using the available neural network analysis methods and software packages in solving problems of oil and gas geophysics shows the absence of a significant (breakthrough) effect. In order to achieve a significant effect, it is proposed to move from methods to neural network analysis technologies. The article presents a fundamental framework for neural network analysis technology in the context of oil and gas geophysics. This includes a neural network designer, a subsystem for training geophysicists in the field of neural network analysis, a digital polygon, and a knowledge base comprising tasks, neural network analysis methods, techniques, and experience in solving applied problems. The elements of the proposed technology and their interrelation are discussed in detail. The pilot version of the proposed technology, which includes its principal elements, is initially described in terms of its orientation towards the training of specialists. The results of the pilot version's approval have demonstrated the efficacy of the proposed technology. The scientific and technological priorities of the proposed technology development have been delineated.

нефтегазовая геофизикацифровизациянейросетевой анализцифровой полигонконструктор нейросетейтехнологическая платформаoil and gas geophysicsdigitalizationneural network analysisdigital polygonneural network designertechnology platformReferencesТуренко, С. К. О цифровизации нефтегазовой геофизики / С. К. Туренко. – DOI: 10.33285/0132-2222-2021-6(575)-23-28. – Текст : непосредственный // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2021. – № 6 (575). – С. 23–28.Turenko, S. K. (2021). Digitalization of oil and gas geophysics. Automation, Telemechanization and Communication in Oil Industry, (6(575)), pp. 23-28. (In Russian). DOI: 10.33285/0132-2222-2021-6(575)-23-28Туренко, С. К. Об использовании методов нейросетевого анализа в нефтегазовой геофизике / С. К. Туренко – Текст : непосредственный // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2024. – № 1. – С. 66–71.Turenko, S. K. (2024). On the use of neural network analysis methods in petroleum geophysics. Geology and Mineral Recourses of Siberia, (1(57)), pp. 66-71. (In Russian).Ипатова, Э. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем / Э. Ипатова, Ю. Ипатов. – Москва : ФЛИНТА, 2021. – 257 с. – Текст : непосредственный.Ipatova, E., & Ipatov, Yu. (2021). Metodologii i tekhnologii sistemnogo proektirovaniya informatsionnykh system. Moscow, FLINTA Publ., 257 p. (In Russian).Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – Санкт-Петербург : Питер, 2001. – 384 с. – Текст : непосредственный.Gavrilova, T. A., & Khoroshevskiy, V. F. (2001). Bazy znaniy intellektual'nykh system. Saint Petersburg, Piter Publ., 384 p. (In Russian).Кириченко, А. А. Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА) / А. А. Кириченко. – 2020. – URL: https://ridero.ru/books/konstruirovanie_iskusstvennykh_neironnykh_ansamblei_ina/freeText/#freeTextContainer. – Текст : электронный.Kirichenko, A. A. (2020). Konstruirovanie iskusstvennykh neyronnykh ansambley (INA). (In Russian). Available at: https://ridero.ru/books/konstruirovanie_iskusstvennykh_neironnykh_ansamblei_ina/freeText/#freeTextContainerКорчагин, О. А. Цифровые геофизические полигоны как важный фактор развития отечественных программных комплексов для геологоразведочных работ на углеводороды / О. А. Корчагин. – Текст : непосредственный // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 2023. – № 6 (185). – С. 54–59.Korchagin, O. A. (2023). Digital geophysical test sites as an important factor in the development of domestic software systems for geological hydrocarbon exploration. Mineral Resources of Russia. Economics and Management, (6(185)), pp. 54-49. (In Russian).Виртуальный тренажер-нейросимулятор для решения задач нефтегазовой геофизики «Geophysics Neural Simulator». Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2021681055 : заявл. 10.11.21 : опубл. 17. 11. 21 / Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.Turenko, S. K., & Aristov, A. I. Virtual'nyy trenazher-neyrosimulyator dlya resheniya zadach neftegazovoy geofiziki "Geophysics Neural Simulator". Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programm dlya EVM. No. 2021681055; applied: 10. 11. 21; published: 17. 11. 21. (In Russian).Цифровая модель текстурно-неоднородных пород-коллекторов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2022617868 : заявл. 15. 04. 22 : опубл. 26. 04. 22 / Брюханова Е. В., Мамяшев В. Г., Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.Bryukhanova, E. V., Mamyashev, V. G., Turenko, S. K., & Aristov, A. I. Tsifrovaya model' teksturno-neodnorodnykh porod-kollektorov. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programm dlya EVM. No. 2022617868; applied: 15. 04. 22; published: 26. 04. 22. (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.