SHAIR

Offentlig prosjektsammendrag

SHAIR vil lage en ny programvaretjeneste som vil levere svært nøyaktig tolkning av seismiske data for å bestemme tilstedeværelsen av olje eller gass. Dette vil vi oppnå med en ny implementering av maskinlæring som kombinerer to kjente, men forskjellige programvarer, fra norske RagnaRock Geo og britiske S-Cube. Resultatet til hvert verktøy kan brukes som innputt til det andre verktøyet, så ved å iterere mellom programvarene kan vi gi mer og 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 være en ny pakke med verktøy tilgjengelig for oljeselskaper 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 vil være mer kostnadseffektiv for oljeselskaper enn de manuelle analysemetoden for å tolke data for å oppdage olje. Oljeselskaper vil bli mer lønnsomme gjennom bedre analyse og høyere suksessrate. Denne forbedrede tolkningen av data skal redusere sannsynligheten for feilboring når man leter olje eller gass, og kan derfor bidra til å miljøgevinst og mindre sløsing med ressurser.