Тестирование алгоритма определения скоростной модели верхней части среды по временам первых вступлений

Приведены результаты тестирования алгоритма и созданного на его основе программного модуля. Алгоритм позволяет построить скоростную модель верхней части разреза по временам первых вступлений сейсмических сигналов, относящихся к рефрагированным волнам. В модуле реализовано две возможности определения времен, используемых при решении целевой задачи. Первая предполагает определение времен перед работой модуля. Вторая реализует автоматическое снятие времен по исходным сейсмограммам с применением нейронных сетей.

1. Беляшов А.В., Суворов В.Д., Мельник Е.А. Сейсмическое изучение верхней части разреза на участке Семипалатинского ядерного испытательного полигона // Технологии сейсморазведки. 2013. № 3. С. 64–75.

2. Епинатьева А.М., Голошубин Г.М., Литвин А.П., Павленкин А.Д., Петрашень Г.И., Старобинец А.Е., Шнеерсон М.Б. Метод преломленных волн / Под ред. А.М. Епинатьевой. М.: Недра, 1990. 296 с.

3. Пузырев Н.Н. Методы сейсмических исследований. Новосибирск: Наука, 1992. 236 c.

4. Селезнев В.С. К интерпретации временных полей преломленных волн в случае многослойных сред // Геология и геофизика. 1977. № 4. С. 93–105.

5. Соловьев В.М. Повышение информативности глубинных сейсмических исследований при использовании динамических характеристик P- и S-волн // Развитие вибросейсмических исследований земной коры в Сибири: Сб. научн трудов. Новосибирск: ИГиГ СО АН СССР, 1989. С. 163–170.

6. Сысоев А.П. Прикладные задачи компенсации неоднородности верхней части разреза при обработке и интерпретации сейсмических данных. Новосибирск: ИНГГ СО РАН, 2011. 90 с.

7. Чернышов Г.С., Гореявчев Н.А., Матвеев А.С., Дучков А.А., Митрофанов Г.М., Литвиченко Д.А. Построение скоростной модели по данным рефрагированных волн для учета неоднородной ВЧР // Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли. Вторая региональная конференция EAGE в России и странах СНГ. Новосибирск, 2021. С. 1–5.

8. 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. doi:10.24887/0028-2448-2022-1-26-31.

9. Chernyshov G.S., Duchkov A.A., Koulakov I.Yu. Choosing optimal model parameterization for improving the accuracy of refraction seismic tomography // Near Surface Geophysics. 2022. Vol. 20 (2). P. 135–146. doi:10.1002/nsg.12196.

10. Herglotz G. Über das Benndorfsche Problem der Fortpflanzungsgeschwindigkeit der Erdbebenstrahlen // Zeitschrift für Geophysik. 1907. Vol. 8. P. 145–147.

11. Koulakov I. Code PROFIT for forward modeling and tomographic inversion based on active refraction seismic profiling data. Novosibirsk, 2009. 46 p.

12. Loginov G., Duchkov A., Litvichenko D.A., Alyamkin S.A. The first-break detection for real seismic data with use of convolutional neural network // 81st EAGE Conference and Exhibition 2019. EAGE Publications BV, 2019. Vol. 2019. P. 1–5. doi:10.3997/2214-4609.201901614.

13. Loginov G.N., Duchkov A.A., Litvichenko D.A., Alyamkin S.A. Convolution neural network application for first break picking for land seismic data // Geophysical Prospecting. 2022. Vol. 70 (7). P. 1093–1115, doi:10.1111/1365-2478.13192.

14. Nikitin A.A., Serdyukov A.S., Duchkov A.A. Cache-efficient parallel eikonal solver for multicore CPUs // Computational Geosciences. 2018. Vol. 22. P. 775–787. doi:10.1007/s10596-018-9725-9.

15. Seismic tomography: with applications in global seismology and exploration geophysics / Nolet G. (Ed.). Vol. 5. Springer Science & Business Media, 2012. 385 p.

16. Wiechert E. Bestimmung des Weges der Erdbebenwellen im Erdinnern. I. Theoretisches // Zeitschrift für Physik. Vol. 11. P. 294–304.

17. Yilmaz Ö. Seismic data analysis. SEG, Tulsa, 2001. Vol. 1. 1809 p.