«Роснефть» попросила ученых переключиться с котиков на нефтенесущие пласты
Фото: Алексей Даничев / РИА Новости
В Москве 21 декабря 2019 года определены победители соревнования по анализу сейсмических данных с использованием методов машинного обучения Rosneft Seismic Challenge. Организатором мероприятия выступил «РН-БашНИПИнефть» — один из научных институтов «Роснефти», реализующий разработку наукоемкого программного обеспечения и Boosters.pro — крупнейшая платформа для проведения чемпионатов по анализу данных в России и Восточной Европе.
«Это самый большой чемпионат по количеству зарегистрированных участников, 615 человек», — отметил на торжественной церемонии награждения победителей основатель Boosters.pro Антон Гарбузов. В течение двух месяцев с 15 октября по 15 декабря проходили отборочные онлайн-туры. «Участники предлагали свои решения поставленной на соревновании задачи – выделения сейсмических горизонтов в кубе амплитуд — сегментация данных с помощью распознавания изображений», — рассказал специалист управления развития информационных технологий ООО «РН-БашНИПИнефть» Константин Бондаренко.
Если говорить проще, задача сводится к анализу изображений методом машинного обучения. Сейсморазведка является основным методом обнаружения нефти и газа. Метод основан на возбуждении упругих колебаний и последующей регистрации отклика от горных пород. Эти колебания распространяются через толщу земли преломляясь и отражаясь на границах геологических слоёв с разными свойствами. Отраженные волны возвращаются на поверхность и регистрируются. На выходе получается так называемый сейсмический куб, который режется на слои по вертикали и по горизонтали. Получаем этакие срезы (кросслайны и интерлайны), на которых видны породы с разными свойствами.
«Эта задача максимально приближена к производственной, — говорит директор по информационным технологиям «РН-БашНИПИнефть» Тимофей Загуренко. — Наши специалисты могли ее решить в течение 8-9 месяцев, но в силу их загруженности было принято решение предложить ее конкурсантам». По словам Загуренко, задача сформулирована максимально приближенно к популярным проектам машинного моделирования и связана с распознаванием изображений. Только вместо котиков и собачек алгоритм должен максимально точно в автоматическом режиме распознавать нефтенесущие пласты.
В соревновании приняли участие 497 команд из 9 стран и 35 городов России. 10 команд прошли в финальную часть, где представили свои проекты-презентации решения задачи. После этого жюри определило 3 лучшие команды. «Предложенная тема стала настолько актуальной и привлекла к себе такое внимание, что мы получили результаты даже лучше, чем ожидали, — отметил генеральный директор ООО «РН-БашНИПИнефть» Михаил Рязанцев. — Надеюсь, что все они найдут свое практическое применение».
Победителем конкурса стал Роман Соловьев, ведущий научный сотрудник Института проблем проектирования в микроэлектронике РАН (команда ZFTurbo); второе место занял Леонид Матюшин из Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных ВШЭ (команда matyushinleonid; на третьем месте — Артем Воронов из ПАО «Аптечная сеть 36,6» (команда «Артем Воронов»). Отдельный приз экспертного совета за лучшую презентацию решения присужден также Артему Воронову, а приз зрительских симпатий получили сотрудники университета ИТМО НЦКР Искандер Сафиулин и Ксения Балабаева (команда FeelsBabMan).
«Для нас важно было получить концепцию решения данной задачи, в идеале же — получить алгоритм решения, — отметил Тимофей Загуренко. — Обязательным условием конкурса является предоставление нам всех алгоритмов решения и исходных кодов. Сейчас мы анализируем исходники и к концу следующего года это решение мы встроим в наш корпоративный софт».
