ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПЕРЕДОВЫХ МЕТОДОВ СЕЙСМИЧЕСКОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ В МЕЛКОВОДНЫХ МОРСКИХ БАССЕЙНАХ

Статья посвящена исследованию применения методов машинного обучения в сейсмической интерпретации для оценки нефтегазоносности. Целью работы является анализ эффективности алгоритмов машинного обучения в сравнении с традиционными методами обработки геофизических данных. В исследовании использовались такие методы, как случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Результаты показали, что машинное обучение способно ускорить и упростить обработку данных, улучшая качество и скорость сейсмической интерпретации. Особое внимание уделяется анализу каротажных диаграмм и предсказанию литологии без предварительной нормировки данных. Выводы подчеркивают значимость интеграции новых технологий в геологоразведочные работы для повышения их эффективности.

This article investigates the application of machine learning methods in seismic interpretation for assessing hydrocarbon potential. The study aims to analyze the effectiveness of machine learning algorithms compared to traditional geophysical data processing methods. Methods such as random forest, gradient boosting, and neural networks were used in the research. The findings demonstrate that machine learning can speed up and simplify data processing, improving the quality and speed of seismic interpretation. Special attention is given to the analysis of well logging diagrams and predicting lithology without prior data normalization. The conclusions emphasize the importance of integrating new technologies into geological exploration to enhance its efficiency.