
Fəaliyyət

GeoAzərbaycan

Xəbərlər
Ana Səhifə / Xəbərlər
Xəbərlər
GGİ TƏDQİQATLARINDA SEYSMİK FASİYALARIN SƏRHƏDLƏRİ MÜƏYYƏNLƏŞDİRİLİB
ETN Geologiya və Geofizika İnstitutunun seysmologiya üzrə tədqiqatlarında süni intellektin metodu (maşın öyrənməsi) əsasında seysmik fasiyaların sərhədləri müəyyənləşdirilib.
İnstitutunun “Seysmologiya və seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi” şöbəsinin əyani doktorantı Ruslan Məlikov “Geophysical Journal” nüfuzlu elmi jurnalda şöbə və həmçinin onun dissertasiya mövzusunun rəhbəri y.e.e.d., dosent Qulam Babayev ilə birlikdə “Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning” (Seysmik fasiyaların klasterləşdirilməsində spektral dekompozisiyanın nəzarətsiz maşın öyrənməsi üsulları ilə tətbiqi) adlı məqalə dərc etdirib.
Məqalədə seysmik fasiyaların avtomatik təsnifatı üçün siqnalın spektral parçalanması və maşın öyrənməsi metodlarının, xüsusilə də öz-özünə təşkil olunan Koxonen (SOM) xəritələrin inteqrasiyası tədqiq olunur. Seysmik siqnalın spektral xüsusiyyətlərini çıxarmaq üçün fasiləsiz dalğaların çevrilməsinin (CWT) tətbiqinə xüsusi diqqət yetirilir, daha sonra bu xüsusiyyətlər SOM alqoritminin giriş məlumatları kimi istifadə olunur. Təqdim olunan metodologiya stratiqrafik və litoloji xüsusiyyətlərin müəyyənləşdirilməsini, eləcə də seysmik fasiyaların sərhədlərinin müəyyən edilməsini təkmilləşdirmək məqsədilə Cənubi Xəzər hövzəsinin seysmik məlumatları üzərində sınaqdan keçirilib. Tədqiqat nəticəsində seysmik fasiyaların əyri-xətti birləşmələrini yüksək dəqiqliklə müəyyən etməyə, onların məkan sərhədlərini müəyyən etməyə və klasterdaxili variasiyaları qiymətləndirməyə imkan verən müfəssəl xəritələri yaradılıb. Geniş tezlik diapazonunda (10-50 Hz) spektral komponentlərin istifadəsi əvvəlcədən tətbiq olunan standart metodların fərqləndirə bilmədiyi geoloji xüsusiyyətlərin daha aydın vizuallaşdırılmasını təmin edib. Həmçinin klasterləşdirmə geoloji interpretasiyanın dəqiqliyini təkmilləşdirilərək kollektor xassələrinin və kollektorun istismar xüsusiyyətlərinin qiymətləndirilməsi üçün yeni imkanlar açıb.
Məqalə ilə tanış olmaq istəyən oxucular üçün: