Нейросеть ученых КФУ поможет отслеживать землетрясения
Проект планируют внедрить в районах с интенсивной разработкой полезных ископаемых.
Ученые Казанского федерального университета разрабатывают уникальную нейронную сеть для фиксации землетрясений. Технология цифровой записи и обработки сейсмических сигналов предназначена для применения в районах с интенсивной разработкой полезных ископаемых.
Работа специалистов Научного центра мирового уровня «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты» уже сейчас способна предсказывать вероятность наличия сейсмособытия. Разработка позволит проводить мониторинг сейсмической активности и предупреждать появление естественных или техногенных землетрясений на территориях, задействованных при разработке месторождений.
Различные виды человеческой деятельности могут вызвать локальный рост сейсмической активности. Одна из важных сфер, в которой проявляется такая связь, – добыча нефти и газа. Увеличение случаев «микроземлетрясений» объясняется разными процессами: изменением порового давления, геохимическими реакциями, температурными процессами, реактивацией ранее существовавших разломов.
Детектирование сейсмических событий (или, иначе говоря, определение времен вступления сейсмических волн в непрерывных сейсмических записях) – одна из фундаментальных задач в сейсмологии. Решение ее может быть автоматизировано за счет использования специализированных алгоритмов.
«Задачами данного проекта на текущем этапе являются разработка методики определения времен вступлений естественных сейсмических волн, а также разработка программного алгоритма для автоматического детектирования сейсмических событий, происходящих в пределах месторождений нефти и газа», – сообщил заместитель директора по научной деятельности Института геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета Владислав Судаков.
Не обошлось и без препятствий. Так, главное из них связано, с одной стороны, с малой амплитудой сигналов, фактически на уровне помех, когда фильтрация колебаний не помогает; с другой стороны, слабыми микроколебаниями, как правило, не наносящими ущерб инфраструктуре и, как следствие, не вызывающими большого интереса у исследователей. Тем не менее такие события могут быть достаточно информативными при дефиците средних и сильных колебаний. По ним можно судить о возможном начале локальной сейсмической активности, процессах микротрещинообразования в геологической среде.
«Для улучшения работы алгоритма “зашумленные” данные могут дополнительно фильтроваться. Это повышает эффективность данного алгоритма при анализе сигналов, содержащих в себе различного рода техногенные шумы, а также при определении малоамплитудных сейсмических событий, характеризующихся низким соотношением сигнал-шум (S-N ratio)», – рассказал младший научный сотрудник НЦМУ Айрат Яруллин.
