Увидьте то, что скрывали
ваши сейсмические данные

Geoplat AI превращает недели интерпретации в часы — предобученные нейросетевые модели работают «из коробки» на данных любого бассейна мира.

Платформа Geoplat

Полное, интегрированное знание об активе с меньшей субъективностью

Петабайты сейсмики

>30% ресурсов

Снижение затрат на сейсмическую интерпретацию

До 80%

Эксперты свободны от рутины и сфокусированы на геологии и решениях

Объективнее

Ускорение работ за счёт ИИ-автоматизации: структурный каркас за часы, а не месяцы

Платформа Geoplat

В 3-7 раз быстрее

петабайты архивной сейсмики недоиспользованы

времени интерпретатора уходит на рутинные операции

Пикировка, корреляция, оконтуривание — при жёсткой дисциплине CAPEX каждый час эксперта на счету

В работе лишь малая часть накопленных данных — на переобработку нет ресурсов и планов

Новые запасы — во всё более сложных обстановках: глубоководье, подсолевые толщи, тонкослоистые коллектора

цена одной неуспешной глубоководной скважины

Up to 80%

$50–150M

Полное, интегрированное знание об активе с меньшей субъективностью

ПБ

>30% ресурсов

Снижение затрат на сейсмическую интерпретацию

До 80%

Эксперты свободны от рутины и сфокусированы на геологии и решениях

Объективнее

Ускорение работ за счёт ИИ-автоматизации: структурный каркас за часы, а не месяцы

Платформа Geoplat

В 3-7 раз быстрее

петабайты архивной сейсмики недоиспользованы

времени интерпретатора уходит на рутинные операции

цена одной неуспешной глубоководной скважины

~80%

Последствия для бизнеса

$50–150M

Трансферное обучение под актив — модель остаётся у заказчика

Ваша ИС при адаптации

Не «чёрный ящик», а ИИ, рождённый в геологии

Предобученные сети сегодня есть не только у нас — но чаще это узкие региональные модели, обученные на реальных данных. А у реальных данных есть фундаментальная проблема: их недостаточно, и обучаться приходится не на истинных, а на интерпретированных данных — эталона в природе не существует. Мы решили это уникальным генератором синтетики, который развиваем с 2017 года: на обучение каждой модели идёт более 1 000 000 геологически-реалистичных датасетов — от простых структур до самых сложных геологических обстановок. Поэтому модели Geoplat универсальны, а не региональны: сначала универсальная база, затем адаптация под конкретный актив через трансферное обучение — и на этом этапе заказчик получает собственную интеллектуальную собственность, применимую на схожей геологии.

Обучены на синтетике, проверены на реальных данных — без настройки с нуля

Универсальные модели

1 млн+ реалистичных датасетов на каждую модель — от простых структур до самых сложных обстановок

Генератор синтетики

Без подбора параметров и без своей команды data science

Результат в 1 клик

Полная библиотека AI-инструментов. Ваш workflow — ваши правила

Порядок применения инструментов определяет пользователь: комбинируйте их в адаптивные AI-воркфлоу под свои геологические задачи — от подавления шумов до выгрузки поверхностей в структурную и динамическую интерпретацию. Каждая карточка кликабельна и ведёт на отдельную страницу инструмента.

Обучены на синтетике, проверены на реальных данных — без настройки с нуля

Обнаружение разломов

1 млн+ реалистичных датасетов на каждую модель — от простых структур до самых сложных обстановок

Очистки данных

1 млн+ реалистичных датасетов на каждую модель — от простых структур до самых сложных обстановок

Очистка данных

куб вероятности предобученной моделью

Базовый куб разломов

transfer learning под конкретное месторождение

Дообучение

3D-поверхности разломов в интерпретацию

Извлечение поверхностей

Без подбора параметров и без своей команды data science

Выделение геотел

1

2

3

4

Полная библиотека AI-инструментов. Ваш workflow — ваши правила

Порядок применения инструментов определяет пользователь: комбинируйте их в адаптивные AI-воркфлоу под свои геологические задачи — от подавления шумов до выгрузки поверхностей в структурную и динамическую интерпретацию. Каждая карточка кликабельна и ведёт на отдельную страницу инструмента.

1 млн+ реалистичных датасетов на каждую модель — от простых структур до самых сложных обстановок

Очистка данных

куб вероятности предобученной моделью

Пример адаптивного воркфлоу

Пример адаптивного воркфлоу

Базовый куб разломов

transfer learning под конкретное месторождение

Дообучение

3D-поверхности разломов в интерпретацию

Извлечение поверхностей

Обучены на синтетике, проверены на реальных данных — без настройки с нуля

Обнаружение разломов

1 млн+ реалистичных датасетов на каждую модель — от простых структур до самых сложных обстановок

Очистки данных

Без подбора параметров и без своей команды data science

Выделение геотел

1

2

3

4

Random Noise
Attenuation

Random Noise
Attenuation

Footprints removal

Amplitudes
preservation

Fault Structure
Reconstruction

S/N Enhancement

Increasing vertical
resolution

Recovery of Weak
Reflections

Export

Import

Полная библиотека AI-инструментов. Ваш workflow — ваши правила

Порядок применения инструментов определяет пользователь: комбинируйте их в адаптивные AI-воркфлоу под свои геологические задачи — от подавления шумов до выгрузки поверхностей в структурную и динамическую интерпретацию. Каждая карточка кликабельна и ведёт на отдельную страницу инструмента.

Пример адаптивного воркфлоу

Random Noise
Attenuation

Random Noise
Attenuation

Footprints removal

Amplitudes
preservation

Fault Structure
Reconstruction

S/N Enhancement

Increasing vertical
resolution

Recovery of Weak
Reflections

Export

Import

Полная библиотека AI-инструментов. Ваш workflow — ваши правила

Порядок применения инструментов определяет пользователь: комбинируйте их в адаптивные AI-воркфлоу под свои геологические задачи — от подавления шумов до выгрузки поверхностей в структурную и динамическую интерпретацию. Каждая карточка кликабельна и ведёт на отдельную страницу инструмента.

Пример адаптивного воркфлоу

Random Noise
Attenuation

Random Noise
Attenuation

Footprints removal

Amplitudes
preservation

Fault Structure
Reconstruction

S/N Enhancement

Increasing vertical
resolution

Recovery of Weak
Reflections

Export

Import

Как показать пайплайн:
Очистка → Куб разломов → Дообучение → Поверхности

Random Noise
Attenuation

Fault Structure
Reconstruction

Increasing vertical
resolution

1 этап

Восстановление отражений · Удаление футпринтов · Повышение вертикального разрешения · Подавление случайных помех

Import

2 этап

Восстановление отражений · Удаление футпринтов · Повышение вертикального разрешения · Подавление случайных помех

3 этап

Восстановление отражений · Удаление футпринтов · Повышение вертикального разрешения · Подавление случайных помех

4 этап

Восстановление отражений · Удаление футпринтов · Повышение вертикального разрешения · Подавление случайных помех

Export

5 этап

Восстановление отражений · Удаление футпринтов · Повышение вертикального разрешения · Подавление случайных помех

Проверено на реальных бассейнах, а не на бенчмарках

Единое вероятностное представление разломов по всему объёму, включая сложную тектонику и данные низкого качества.

Подсолевые отложения ротлигенд,
Южно-Пермский бассейн
Рост качества и разрешения под эвапоритами

Соляные тела в Северном море
Детальная модель с существенной экономией времени против авто-трекинга

Сдвиговые системы, шельф Калифорнии
Структурная модель там, где традиционные методы буксуют

Русловые верхнеюрские резервуары, Австралия
Палеоканалы по всему кубу на обычной рабочей станции

Проверено на реальных бассейнах, а не на бенчмарках

Единое вероятностное представление разломов по всему объёму, включая сложную тектонику и данные низкого качества.

Подсолевые отложения ротлигенд,
Южно-Пермский бассейн
Рост качества и разрешения под эвапоритами

Соляные тела в Северном море
Детальная модель с существенной экономией времени против авто-трекинга

Сдвиговые системы, шельф Калифорнии
Структурная модель там, где традиционные методы буксуют

Русловые верхнеюрские резервуары, Австралия
Палеоканалы по всему кубу на обычной рабочей станции