ИСТИНА

Представлен обзор методов и подходов используемых в современном численном процессном седиментационном моделировании. Обсуждаются существующие проблемы и направления дальнейшего развития этого направления. Численное моделирование процессов осадконакопления позволяет получить детальную геологически корректную модель осадочной толщи, что позволяет выполнить прогноз петрофизических и коллекторских свойств разреза. Но такое моделирование требует больших вычислительных ресурсов. Разнообразие седиментационных обстановок предполагает использование набора различных математических моделей, описывающих различны обстановки. Для уменьшения неопределенности входных данных часто необходимо выполнить замыкание седиментационной системы в модели (подход source to sink). Основной проблемой численного процессного седиментационного моделирования является корректная калибровка с использованием сейсмических и скважинных данных. В силу значительных вычислительных затрат на выполнение прямого расчета решения этой обратной задачи путем многократного решения прямой задачи часто бывает затруднительно. Решение этой проблемы возможно на пути применения глубокого обучения и генеративных нейронных сетей.