Ученые Казанского федерального университета (КФУ) создают уникальную нейронную сеть для фиксации землетрясений. Технология цифровой записи и обработки сейсмических сигналов предназначена для применения в районах с интенсивной разработкой полезных ископаемых.
Разработка специалистов Научного центра мирового уровня (НЦМУ) «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты» КФУ уже сейчас способна предсказывать вероятность наличия сейсмособытия. С ее помощью можно будет проводить мониторинг сейсмической активности, чтобы предупредить появление естественных или техногенных землетрясений на территориях, где разрабатываются месторождения.
Различные виды человеческой деятельности порой становятся причиной локального роста сейсмической активности. Одна из важных сфер, в которой это происходит, — добыча нефти и газа. Увеличение случаев микроземлетрясений объясняется разными причинами: изменением порового давления, геохимическими реакциями, температурными процессами, реактивацией ранее существовавших разломов.
Детектирование (от латинского detection — «обнаружение») сейсмических событий — одна из фундаментальных задач в сейсмологии. Решение ее может быть автоматизировано за счет использования специализированных алгоритмов.
«Задача нашего проекта на этом этапе — 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», — объясняет заместитель директора по научной деятельности Института геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета Владислав Судаков.
Не обошлось и без препятствий. Амплитуда сигналов бывает так мала, фактически на уровне помех, что простой фильтрацией колебаний их не обнаружить. Кроме того, слабые микроколебания, как правило, не наносят ущерб инфраструктуре, а поэтому обычно и не вызывают большого интереса у исследователей. Между тем при дефиците средних и сильных колебаний такие события могут быть достаточно информативными. 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)», — пояснил младший научный сотрудник НЦМУ Айрат Яруллин.
Аделя Шемелова, Центр медиакоммуникаций КФУ
Нет комментариев