Tilbake til søkeresultatene

EUROSTARS-EUROSTARS

E!113703 Seismic Horizon Artificial Intelligence Regeneration

Alternativ tittel: Regenerering av seismiske horisonter med kunstig intelligens

Tildelt: kr 1,3 mill.

Prosjektleder:

Prosjektnummer:

311887

Prosjektperiode:

2020 - 2022

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

Samarbeidsland:

I SHAIR har vi jobbet med en programvaretjeneste som predikerer anomalier i seismisk data som indikerer fluideffekter av olje eller gass. Vi har forbedret tolkningen av seismiske horisonter i hastighetsdata for å forbedre det seismiske bildet. Dette er også relevant for monitorering av CO2-lagring. Vi kombinerer to kjente, men forskjellige programvarer, fra norske RagnaRock Geo og britiske S-Cube. Ved å iterere mellom programvarene til RagnaRock og S-Cube kan vi gi mer nøyaktige resultater, og redusere støy og feil. RagnaRocks teknologi utfører AI-drevet horisont-tolking. Teknologien er basert på den egenutviklede nyvinningen Geofysikkstyrt Nevralt Nettverk (GNN), som er basert på Convolutional Neural Networks, for å oppdage diskontinuiteter i bergstrukturen, og tolker disse som 'horisonter'. S-Cube's teknologi, XWI, er resultatet av 20 års utvikling dekket av flere patenter. Det er en videreutvikling av tradisjonell fullbølgeforminversjon (FWI). Den produserer 3D-hastighetsmodeller av høy kvalitet for vurdering av grunne anomalier i undergrunnen. Hovedresultatet vil bli verktøy som selges som et SaaS-produkt som selskapene vil bruke for mer presis analyse av dataene sine. Den kombinerte teknologien vil benytte hastighetsmodeller for å veilede og optimalisere den automatiske tolkningen som gjøres av RagnaRocks GNN. Tjenesten er mer kostnadseffektiv enn mer manuelle analysemetoder som brukes for å tolke data. Oljeselskaper vil bli mer lønnsomme gjennom bedre analyse og høyere suksessrate. Vi reduserer sannsynligheten for feilboring når man leter olje eller gass, og kan derfor bidra til å miljøgevinst og mindre sløsing med ressurser. Utviklingen er også relevant for analyse av felt for lagring av CO2.

Seismic data interpretation takes too long and is prone to human bias interpretation. Through the project, we have seen that the acceptance of machine learning solutions are increasing. We are positive that it will disrupt the current processing workflows. We are closer to an iterative and seamless process that will result in higher precision analysis for clients. By removing bias from human interpretation/algorithms/mathematical models and speeding up the workflow we will be creating a disruptive solution for the Oil & Gas industry. We expect to see revenue increases in 2023 due to the service developed in this project. Our solution will be offered as a SaaS product that the user access in their browser. The new AI service is a quicker way to get the desired results than the current solutions.

SHAIR will create a new software service that will deliver highly accurate interpretation of seismic data to determine the likely presence of oil or gas. We will achieve this by a novel Machine Learning implementation that combines two known but disparate tools. The output of each tool can be used as the input of the other tool, so by looping round we can produce more and more accurate results, cancelling out noise and errors to continuously improve accuracy of results. (See Fig. 12 Annex) RRG's technology currently contains an AI driven horizon interpretation with minimal human interpretation. It takes in migrated stacks in the time domain. It uses their improved Geophysics-guided Neural Networks (GNNs) innovation of Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect discontinuities in the rock structure, and interprets these as 'horizons'. S3's Technology, XWI, is the result of 20 years development covered by many patents. It is an advancement of traditional Full-Waveform Inversion (FWI). It produces high quality 3D Velocity models in assessing shallow anomalies. The main result will be a novel suite of tools available to oil companies as a SaaS product via which the companies will pay to more accurately analyse their data. The new technology will combine S3's XWI technology making use of velocity models to better constrain the automatic interpretation done by RRG's GNN. Pre-processed and migrated data will be the inputs for the AI interpretation. The main result will be a new service using our experience to date of ML to create a service that would be more cost effective for oil companies than the traditional method of analysis to discover oil. Oil companies will become more profitable via better analysis and a higher rate of success. This improved interpretation of data should reduce the likelihood of drilling of oil or gas which results in none being found and therefore can help the environment and waste of such incidents.

Budsjettformål:

EUROSTARS-EUROSTARS