ИСТИНА

Тема создания новых объектов подземного хранения газа является очень актуальной в настоящее время. Для выбора таких объектов возможно использование передовых нейросетевых подходов. Нейронные сети и методы машинного обучения способны обрабатывать большие объемы данных, что позволяет оптимизировать процессы выбора и эксплуатации подземных хранилищ. Это может привести к снижению затрат, повышению эффективности и уменьшению рисков. Недавно был предложен революционный подход – нейронная сеть U-FNO. Нейронная сеть U-FNO позволяет «выучивать» физику процесса благодаря проекции в бесконечное пространство Фурье. Данная модель обладает высокой скоростью и точностью, позволяет прогнозировать давление и газонасыщенность на каждый временной шаг для любой ячейки гидродинамической модели. U-FNO применялась при моделировании закачки газа CO2 в подземное хранилище