DeepSeismic

AI-технология для построения глубинного изображения среды
описание продукта
Геологоразведка - сложная и дорогостоящая процедура. Мы создали нейросети, которые помогают сократить время и издержки на один из ее этапов - обработку данных.
чтобы автоматизировать часть процессов и получать результат быстро и эффективно.
Используйте
DeepSeismic
Быстрее и эффективнее
6-9 месяцев
Сроки представлены для месторождения площадью 500 км2
Генерация упругих волн в среде и запись сигналов в виде отраженных и преломленных волн
30%
3-4 месяца
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Регистрация сейсмограмм
5-6 месяцев
Работа с сигналами, полученными на первом этапе,
и построение изображения среды
Обработка информации
Восстановление геологами строения геологического разреза на основе изображения, полученного на втором этапе
4-6 месяцев
Интерпретация результатов
дек
июн
июн
сен
сен
мар
мар
ноя
май
май
авг
авг
фев
фев
окт
апр
апр
июл
июл
янв
янв
3-4 месяца
4-6 месяцев
5-6 месяцев
6-9 месяцев
Интерпретация результатов
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Обработка информации
Регистрация сейсмограмм
30%
03
02
01
При классической обработке
При классической обработке
авг
авг
дек
дек
апр
апр
июн
июн
окт
окт
фев
фев
фев
июл
июл
ноя
ноя
мар
мар
май
май
сен
сен
янв
янв
янв
Быстрее и эффективнее
6-9 месяцев
Сроки представлены для месторождения площадью 500 км2
Генерация упругих волн в среде и запись сигналов в виде отраженных и преломленных волн
30%
3-4 месяца
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Регистрация сейсмограмм
Работа с сигналами, полученными на первом этапе, и построение изображения среды
Обработка информации
Восстановление геологами строения геологического разреза на основе изображения, полученного на втором этапе
4-6 месяцев
Интерпретация результатов
дек
июн
июн
сен
сен
мар
мар
ноя
май
май
авг
авг
фев
фев
окт
апр
апр
июл
июл
янв
янв
3-4 месяца
4-6 месяцев
5-6 месяцев
6-9 месяцев
Интерпретация результатов
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Обработка информации
Регистрация сейсмограмм
30%
03
02
01
При классической обработке
При классической обработке
авг
авг
дек
дек
апр
апр
июн
июн
окт
окт
фев
фев
фев
июл
июл
ноя
ноя
мар
мар
май
май
сен
сен
янв
янв
янв
5-6 месяцев
Быстрее и эффективнее
6-9 месяцев
Сроки представлены для месторождения площадью 500 км2
Генерация упругих волн в среде и запись сигналов в виде отраженных и преломленных волн
30%
3-4 месяца
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Регистрация сейсмограмм
Работа с сигналами, полученными на первом этапе, и построение изображения среды
Обработка информации
Восстановление геологами строения геологического разреза на основе изображения, полученного на втором этапе
4-6 месяцев
Интерпретация результатов
дек
июн
июн
сен
сен
мар
мар
ноя
май
май
авг
авг
фев
фев
окт
апр
апр
июл
июл
янв
янв
3-4 месяца
4-6 месяцев
5-6 месяцев
6-9 месяцев
Интерпретация результатов
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Обработка информации
Регистрация сейсмограмм
30%
03
02
01
При классической обработке
При классической обработке
5-6 месяцев
авг
авг
дек
дек
апр
апр
июн
июн
окт
окт
фев
фев
фев
июл
июл
ноя
ноя
мар
мар
май
май
сен
сен
янв
янв
янв
Быстрее и эффективнее
4-6 месяцев
Сроки представлены для месторождения площадью 500 км2
Восстановление геологами строения геологического разреза на основе изображения, полученного на втором этапе
30%
3-4 месяца
сокращение времени на фазу получения изображения с применением
Интерпретация результатов
5-6 месяцев
Работа с сигналами, полученными на первом этапе, и построение изображения среды
Обработка информации
Генерация упругих волн в среде и запись сигналов в виде отраженных и преломленных волн
6-9 месяцев
Регистрация сейсмограмм
авг
авг
дек
апр
апр
июн
июн
окт
фев
фев
июл
июл
ноя
мар
мар
май
май
сен
сен
янв
янв
При классической обработке
Глубинная обработка
Подход с Deep Learning
Нейросеть генерирует глубинно-скоростную модель в зависимости от входных параметров.
Выполняется вручную
Выполняется автоматически
Выполняется полуавтоматически
Обработанные входные
данные
Получение глубинного
разреза
15-30 дней
Автоматизация и ускорение процесса обработки
Глубинная обработка
Подход с Deep Learning
Нейросеть генерирует глубинно-скоростную модель в зависимости от входных параметров.
Выполняется вручную
Выполняется автоматически
Выполняется полуавтоматически
Обработанные входные
данные
Получение глубинного
разреза
15-30 дней
Автоматизация и ускорение процесса обработки
Глубинная обработка
Классический подход
Итерационное построение глубинно-скоростной модели с помощью полноволновой инверсии (FWI).
Выполнение глубинной миграции до суммирования. В качестве алгоритма глубинной миграции мы предлагаем
миграцию в обращенном времени (RTM).
Обработанные входные данные
60-90 дней
Построение низкочастотной
скоростной модели
Подбор начального диапазона
частот
Моделирование синтетических сейсмограмм
Построение низкочастотной скоростной модели
Обновление скоростной модели с учетом наблюденных невязок
Постобработка полученной скоростной модели
Выполнение глубинной миграции до суммирования
Выполнение глубинной миграции
до суммирования
Контроль качества полученного
результата
Глубинная обработка
Классический подход
Итерационное построение глубинно-скоростной модели с помощью полноволновой инверсии (FWI).
Выполнение глубинной миграции до суммирования. В качестве алгоритма глубинной миграции мы предлагаем
миграцию в обращенном времени (RTM).
Обработанные входные данные
60-90 дней
Построение низкочастотной
скоростной модели
Подбор начального диапазона
частот
Моделирование синтетических сейсмограмм
Построение низкочастотной скоростной модели
Обновление скоростной модели с учетом наблюденных невязок
Постобработка полученной скоростной модели
Выполнение глубинной миграции до суммирования
Выполнение глубинной миграции
до суммирования
Контроль качества полученного
результата
Алгоритмы Deep Learning
100%
ОБУЧАЮЩАЯ
ВЫБОРКА
Deep learning
Активно используется в сейсморазведке, в частности для интерпретации сейсмических данных.
Deepseismic
Использует искусственный интеллект с глубоким обучением, который самостоятельно находит решение исходной задачи с помощью нелинейных алгоритмов.
Обучение
Мы потратили тысячи часов на моделирование и обучили
нейросеть на десятках терабайт данных
30%
60%
0%
Алгоритмы Deep Learning
100%
ОБУЧАЮЩАЯ
ВЫБОРКА
Deep learning
Активно используется в сейсморазведке, в частности для интерпретации сейсмических данных.
deepseismec
Использует искусственный интеллект с глубоким обучением, который самостоятельно находит решение исходной задачи с помощью нелинейных алгоритмов.
Обучение
Мы потратили тысячи часов на моделирование и обучили
нейросеть на десятках терабайт данных
30%
60%
0%
Алгоритмы Deep Learning
100%
ОБУЧАЮЩАЯ
ВЫБОРКА
Deep learning
Активно используется в сейсморазведке, в частности для интерпретации сейсмических данных.
Deepseismic
Использует искусственный интеллект с глубоким обучением, который самостоятельно находит решение исходной задачи с помощью нелинейных алгоритмов.
Обучение
Мы потратили тысячи часов на моделирование и обучили нейросеть на десятках терабайт данных
30%
60%
0%
Алгоритмы Deep Learning
Deep learning
Активно используется в сейсморазведке, в частности для интерпретации сейсмических данных.
Deepseismic
Использует искусственный интеллект с глубоким обучением, который самостоятельно находит решение исходной задачи с помощью нелинейных алгоритмов.
Обучение
Мы потратили тысячи часов на моделирование и обучили нейросеть на десятках терабайт данных
100%
60%
30%
0%
ОБУЧАЮЩАЯ
ВЫБОРКА
Алгоритмы Deep Learning
Deep learning
Активно используется в сейсморазведке, в частности для интерпретации сейсмических данных.
Deepseismic
Использует искусственный интеллект с глубоким обучением, который самостоятельно находит решение исходной задачи с помощью нелинейных алгоритмов.
Обучение
Мы потратили тысячи часов на моделирование и обучили нейросеть на десятках терабайт данных
100%
60%
30%
0%
ОБУЧАЮЩАЯ
ВЫБОРКА
Быстрое получение модели среды по исходным данным без промежуточных расчетов и итераций
Быстрое получение модели среды по исходным данным без промежуточных расчетов и итераций
Быстрое получение модели среды по исходным данным без промежуточных расчетов и итераций
Примеры восстановления среды с помощью
Применение нейросетей для восстановления строения среды - удобный и недорогой способ для быстрого получения результата.
Используйте его для новых месторождений или уточнения результатов старых разведочных работ.
DeepSeismic
Преимущества нашего решения
Свяжитесь с нами для получения доступа к дополнительным материалам, презентациям по продукту и демо-версии программного обеспечения
Сокращаете издержки на высококвалицифированный персонал, участвующий в расчетах.

Сокращаете время на цикл
геолого-разведочные работы (прямой эффект)

Решаете проблему построения изображения среды в тех случаях, когда традиционные методы не имеют должной эффективности

Повышаете точность построения глубинных изображений и, как следствие, точнее выполняете оценку рисков и запасов

Наше решение имеет следующие преимущества по сравнению с традиционных FWI решениями. Используя нашу технологию Вы:
Хотите узнать больше?
Дополнительные материалы
info@deepseismic.ru