Generative KI beschleunigt den Arbeitsablauf bei der seismischen Bildgebung

Computer Vision erzeugt Untergrundbilder unter Verwendung eines winzigen Bruchteils der traditionell benötigten seismischen Aufnahmedaten.

Texas Advanced Computing Center an der University of Texas. (Quelle: University of Texas in Austin)

Generative künstliche Intelligenz (KI) kann Eheversprechen entwerfen und Bilder von Pinguinen beim Fußballspielen erstellen. Es ist auch im Energiesektor nützlich – es ist in der Lage, Untergrundbilder mit weitaus weniger Daten als bisher zu erstellen.

Während für die Erzeugung unterirdischer Bilder immer noch enorme Mengen an Rechenleistung erforderlich sind, haben maschinelles Lernen, tiefe neuronale Netze und Computer Vision es ermöglicht, den seismischen Bildgebungsworkflow erheblich zu beschleunigen.

SparkCognition und Shell arbeiten seit zwei Jahren zusammen, um die seismische Bildgebung mithilfe von Computer Vision zu beschleunigen.

„Man muss Shell zugute halten, dass dies ein Forschungsproblem mit offenem Ausgang war“, sagte Bruce Porter, wissenschaftlicher Leiter bei SparkCognition, gegenüber Hart Energy. „Sie haben es als Außenseiter aus der Öl- und Gasindustrie zu uns gebracht. Wir sind keine Öl- und Gasexperten. Wir sind Experten für maschinelles Lernen. Sie wollten sehen, ob diese Partnerschaft – mit unserem maschinellen Lernen und ihren Geowissenschaften – ob das knacken könnte.“ Die Nuss."

Laut Porter haben sie das. Das Ergebnis ist die SparkCognition Oil & Gas Exploration Advisor-Software.

SparkCognition hält sieben Patente auf die Technologien, die zur Beschleunigung des Workflows für die seismische Bildgebung entwickelt wurden. Die meisten dieser Patente stammen aus dem „Entrauschungs“-Migrationsprozess, der die Bilder der seismischen Phase verdeutlicht.

Wie lange der seismische Interpretationsworkflow dauert, hängt weitgehend davon ab, wie viele Schussdaten verarbeitet werden müssen, und die neue Technologie von SparkCognition verwendet zwischen 1 % und 3 % der bisher verwendeten Schussdaten.

„Wir sind keine Öl- und Gasexperten. Wir sind Experten für maschinelles Lernen. [Shell] wollte sehen, ob diese Partnerschaft – mit unserem maschinellen Lernen und ihren Geowissenschaften – das Rätsel lösen könnte.“ – Bruce Porter, Chief Science Officer, SparkCognition.

„Wenn man ein richtig trainiertes neuronales Netz mit einigen Datenpunkten, in diesem Fall Schussdaten, präpariert, kann das neuronale Netz alle fehlenden Schussdaten ergänzen, die anderen 99 % bis 97 % der Schussdaten.“ bleibt ungesehen und unverarbeitet“, sagte er. „Das Ergebnis ist, dass diese neuronalen Netze in der Lage sind, den sogenannten Inferenzschritt durchzuführen, der darin besteht, das seismische Bild zu erzeugen. Dies kann in Sekunden bis Minuten erfolgen und alle diese unsichtbaren Aufnahmedaten ergänzen.“

Das Ergebnis sei, dass die überwiegende Mehrheit der gesammelten Daten nicht verarbeitet werden müsse, sagte er.

„Ob das zu einem Produkt der nächsten Generation führt, bei dem die Aufnahme von Schussdaten reduziert wird, ist eine andere Frage“, fügte er hinzu.

Die Auswahl der aufzunehmenden Aufnahmen ist jedoch wichtiger, wenn Sie weniger als 3 % der aufgenommenen Aufnahmen verwenden.

Wie Porter es ausdrückte: „Es gibt so wenige davon, die, die Sie verwenden, sind wichtig. Sie können nicht einfach zufällig auswählen.“

SparkCognition hat eine Lösung entwickelt, die es den neuronalen Netzen ermöglicht, die 1–3 % der Aufnahmedaten auszuwählen, die die meisten Informationen enthalten und den größten Einfluss auf die Erstellung eines genauen Untergrundbildes haben. Während Algorithmen den automatisierten Schussauswahlprozess durchführen, sei das System keine vollständige Blackbox, sagte er.

Es ist wichtig, einen Einblick in den Prozess zu haben, insbesondere angesichts der Tatsache, dass einige generative KIs, wie z. B. Chat GPT, Berichten zufolge völlig aus der Bahn geraten sind.

Porter sagte, dass die Software Konfidenzniveaus neben ihren geologischen Untergrundbildern generiert, und Dolmetscher können weitere Aufnahmepunkte hinzufügen und es ihr ermöglichen, die neuen Untergrundbilder mit entsprechenden Änderungen in den Konfidenzniveaus des Bildes zu iterieren.

„Man braucht die richtige Antwort. Man muss den geologischen Unterbau richtig hinbekommen“, sagte er. „Es ist wichtig, dass es sich dabei nicht um Black-Box-ähnliche Daten handelt. Es muss sich um etwas handeln, dem der Mensch vertrauen kann und der verstehen kann, wo das neuronale Netz bei der Aufklärung des geologischen Untergrunds kreativ ist und wann es sich seiner Ergebnisse ziemlich sicher ist.“

Maschinelles Lernen ist ein großes Feld und viele Techniken seien potenzielle Lösungen für dieses spezielle Computer-Vision-Problem, sagte Porter.

„Wir haben wahrscheinlich 10 bis 12 verschiedene Familien von Ansätzen ausprobiert, nicht nur einzelne Algorithmen, sondern ganze Klassen von Ansätzen für das Problem, bevor wir uns für den entschieden haben, der am besten funktioniert“, sagte er.

Eine generative Lösung allein reichte jedoch nicht aus.

„Der Bereich des maschinellen Lernens und der KI hat in den letzten Jahrzehnten gelernt, dass man an eine gläserne Decke stößt, wenn man ein so kompliziertes Problem wie dieses nur mithilfe von Daten angeht – und die Ergebnisse nicht großartig sind“, sagte er.

Um diese gläserne Decke zu überwinden, sei etwas Kreativität erforderlich und es müsse eine Möglichkeit gefunden werden, die Physik – oder Geowissenschaften – in die Lösung einzubeziehen, sagte er.

„Ein Hardcore-Mensch im Bereich maschinelles Lernen wird sagen: ‚Nein, ich möchte nichts mit Physik zu tun haben. Ich werde nur die Daten verwenden. Ich werde mich auf die Daten und meine Algorithmen konzentrieren.‘ „wird die richtige Antwort ableiten“, sagte Porter. „Äh, nein, ich glaube nicht, dass das funktioniert. Wir müssen einen Weg finden, den Einfluss der Geowissenschaften in das neuronale Netz zu integrieren, sodass das neuronale Netz Schlussfolgerungen zieht. Es entstehen Bilder, die geologisch plausibel sind, und nicht.“ nur plausibel, aber richtig.“

Während der Zusammenarbeit der Unternehmen an der Entrauschungslösung hatte SparkCognition Zugriff auf das Texas Advanced Computing Center der University of Texas.

„Shell verfügt über eigene Supercomputer“, sagte er. „Aber für unsere Forschungsphase waren wir auf TACC angewiesen.“

Die Technologie sei anhand realer Daten von Shell nachgewiesen worden, sagte Porter.

„Wir haben von Shell eine Bestätigung erhalten, dass die Ergebnisse sehr vielversprechend sind, und wir härten jetzt die Software aus, damit sie Shell als Produkt zur Bereitstellung freigegeben werden kann“, sagte er.

Der SparkCognition Oil & Gas Exploration Advisor wird auch anderen Betreibern zur Verfügung gestellt.

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Jennifer Pallanich ist leitende Redakteurin für Technologie bei Hart Energy. Sie berichtet seit mehr als zwei Jahrzehnten über die Technologie, die die Exploration, Entwicklung und Produktion von Ölfeldern vorantreibt.

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