Метод позволило повысить надежность прогнозов при разведке углеводородов
Российские ученые разработали алгоритм машинного обучения, который значительно повышает точность поиска нефтяных залежей. О достижении сообщили в Институте нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН.
Разработка создана совместно с компанией «СахалинНИПИ нефть и газ» и основана на модернизации сейсмофациального анализа. В метод внедрили байесовский классификатор с картами априорных вероятностей, что позволило повысить надежность прогнозов при разведке углеводородов.
В отличие от традиционных подходов, требующих ручной интерпретации больших массивов данных и зависящих от человеческого фактора, новый алгоритм использует машинное обучение. Он автоматически анализирует сейсмические, скважинные и геологические данные, включая модели формирования коллекторов, снижая трудозатраты и повышая точность результатов, передает Агентство нефтегазовой информации.
Ранее мы писали о том, что в ноябре 2025 года Россия столкнулась с самым низким показателем экспорта нефти.