ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ (ОБЗОР ПРИМЕНЯЕМЫХ АЛГОРИТМОВ)

В последние годы изучение сложных геологических систем и геофизических процессов обязательно включает в себя использование современных методов обработки данных. Статья «Интеллектуальный анализ геолого-геофизических данных (обзор применяемых алгоритмов)» посвящена анализу тенденций развития и применения искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей при решении широкого спектра геологических задач. Актуальность статьи обусловлена наращиванием темпов добычи горючих полезных ископаемых, таких как нефть и природный газ, которые напрямую зависят от точности и скорости решения задач геологии и геофизики. В первом разделе статьи приводится описание основных целей и концепций интеллектуального анализа, а также основных методов его реализации. Акцент также делается на том факте, что многие алгоритмы машинного обучения основаны на имитации различных функциональных возможностей живых организмов или природных процессов. Прежде всего, в статье отмечаются особенности алгоритмов искусственного интеллекта и нейронных сетей, применяемых к задачам геофизики. Результатом этого раздела является определение спектра наиболее типичных задач. В каждой из следующих частей статьи дается описание конкретной геолого-геофизической подзадачи, а также приводятся примеры ее решения со ссылкой на международные исследовательские работы, опубликованные в авторитетных журналах. Таким образом, в данной статье приведен список типичных задач геологии и геофизики, решение которых можно получить с помощью алгоритмов машинного обучения. Также в статье описаны наиболее интересные работы, которые являются хорошим примером использования машинного обучения и нейросетевого аппарата в области геофизики и геологии.
In recent years, the study of complex geological systems and geophysical processes necessarily includes the use of modern data processing methods. The article “Intellectual analysis of geological and geophysical data (overview of the algorithm used)” is devoted to the analysis of trends in the development and application of artificial intelligence, machine learning and neural networks in solving a wide range of geological problems. The relevance of the article is due to the increase in the rate of extraction of combustible minerals, such as oil and natural gas, which directly depend on the accuracy and speed of solving problems of geology and geophysics. The first section of the article describes the main goals and concepts of intellectual analysis, as well as the main methods of its implementation. Emphasis is also placed on the fact that many machine learning algorithms are based on simulating various functional capabilities of living organisms or natural processes. First of all, the article highlights the features of artificial intelligence algorithms and neural networks applied to geophysics problems. The result of this section is the definition of the spectrum of the most typical tasks. In each of the following parts of the article, a description of a specific geological and geophysical subtask is given, as well as examples of its solution with reference to international research papers published in reputable journals. Thus, this article provides a list of typical problems of geology and geophysics, the solution of which can be obtained using machine learning algorithms. The article also describes the most interesting works, which are a good example of the use of machine learning and neural network apparatus in the field of geophysics and geology.
ГЕОФИЗИКА, Выпуск 1 2023, Pages 2-11