Tolker seismikk med kunstig intelligens

mai 27, 2019

Tekst: Anne-Lise Aakervik
Foto: synlig.no

Oljeselskapene bruker masse tid og penger på å tolke seismiske kart for å finne strukturer som kan inneholde olje eller gass. Dette er prosesser med mye manuelt arbeid. Det vil gjengen bak RagnaRock Geo gjøre noe med. De bruker kunstig intelligens.

Mikael Kvalvær, Morten Smebye, Markus Grunde Halvorsen og Åsmund Heir. Anders Kampenes er også en del av teamet, men var ikke tilstede.

– Vi er et programvareselskap som har spesialisert oss på store datamengder og kompliserte problemstillinger som kommer fra seismiske data. Vi bruker forskjellige nevrale nettverk** for å løse problemstillingene ved å tolke data, altså kunstig intelligens. Med vår hjelp kan ekspertene raskt få oversikt over strukturene i et område og finne ut hvilke områder på havbunnen som er interessante å gå videre med. Det sier Åsmund Heir som er CEO i selskapet. 

Høye ambisjoner
Selskapet fikk nylig støtte fra NTNU Discovery for å ferdigstille den første modulen av programvaren som skal hjelpe geofysikere til å tolke seismiske data. – Og ambisjonene er å lansere betaversjon 1.september og ha en innovasjonskontrakt på bordet innen mars 2020.

Bakgrunnen for ideen er at tolking av slike data er tidkrevende prosesser med mye manuelt arbeid. Det er også preget av ekspertens subjektive analyse som kan føre til at drivverdige oljereservoar blir oversett. Å kunne bruke kunstig intelligens til tolkning av slike data er til stor hjelp.

Ideen om å etablere et maskinlæringsselskap kom fra student Charles Rutherford Ildstad, som lanserte den for studentene på Entreprenørskolen.

Student Markus Halvorsen tok utfordringen og sammen med Charles kontaktet han Åsmund Heir fra industriell økonomi som var nysgjerrig på ideen, og gjerne ville jobbe med et oppstartsselskap.

– Og derfra har det i grunnen gått en vei, smiler Heir.

Trenes opp
Seismikkdata kan dekke store formasjoner som går mange kilometer ned i jorda. Det er mye støy i seismikken, som kan gjøre det vanskelig å forstå undergrunnen. Så man bør ha et trent øye – noe programvaren RagnaRock Geo har utviklet, kan bidra med. Den finner automatisk komplekse geologiske strukturer i seismiske data. Den lærer hvordan geologiske strukturer ser ut basert på tolkninger gjort av geologer og geofysikere.

Fordelen med et verktøy som assisterer leteekspertene i tolkningen av seismiske data er mange. Det betyr at oljeselskapene trenger å bore færre brønner, både når de leter etter olje og når de faktisk skal bore etter oljen de vet er der. Det sparer de tid og opptil milliarder av kroner.

– Frem til september har vi en avtale med DNO Norge om utvikling. Vi jobber i to ukers økter og leverer forslag til dem hver uke, basert på hva de har lyst til å gjøre med de seismiske dataene vi får. Vi jobber altså med ekte data når vi driver med utvikling og maskinlæring, fortelle Åsmund.

Konkurrenter
På verdensbasis er det flere andre selskaper som jobber med de samme problemstillingene som oss. Men frem til nå har utviklingen hatt mest fokus på visualisering av data og på den seismiske tolkningsprosessen.

– Vår styrke er at vi kan utvikle det meste innomhus – vi har høykunnskap om maskinlæring og softwareutvikling. De største internasjonale selskapene prøveri dag å utviklelignende verktøysom oss, men de signaliserer at de ikke vil utvikle og bygge alle løsningene selv, og da bør vi være på banen.

Det er ikke bare oljebransjen som har bruk for å tolke seismiske data, selv om dette er det største markedet nå. Også innen byggebransjen ser RagnaRock Geo at det er et behov. – Vi håper å kunne tilby tjenester til flere enn olje og gass, men foreløpig er det nok disse som vil være våre største kunder, sier Heir.

Åsmund Heir

Overraskende bra
RagnaRock Geo ble etablert for et år siden, av studenter, og har allerede kommet langt. – Vi hadde nok ikke sett for oss at vi skulle være her vi er nå for et år siden. Det har gått mye bedre enn vi turte å håpe på, sier Heir fornøyd.

De har allerede fått betydningsfulle støttespillere med på laget som gjør det mulig å utvikle seg videre. – Vi har jobbet raskt og våget å ha høye ambisjoner, og sammen med flinke folk både utenfor og i teamet har vi skapt resultater.

For støtten fra NTNU Discovery får de muligheten til å ansette flere dyktige folk med kompetanse på maskinlæring og geologi. Åsmund forteller at miljøet på NTNU har vært avgjørende for å tilegne seg kunnskapen de har i selskapet i dag. I tillegg understreker han verdien av støtten de har fått fra Innovasjon Norge og Norges Forskningsråd.

– Norge er ideelt sted å starte for å utvikle digitale innovasjoner som kan revolusjonere tung industri. Om 10 år håper jeg vi har flere kontorer i Norge og ute i verden – og leverer produkter til store industriselskaper.

  

Åsmund Heir diskuterer fargekodingen av lagene med Dicky Harishidayat.

Ikke dommedag – tvert imot
Så var det navnet da. – Det var ikke tanken på dommedag som fikk teamet til å velge RagnaRock som selskapets navn, forsikrer Åsmund Heir. – Vi ønsket et navn med en norrøn klang, og for oss signaliserer RagnaRock avslutningen av en æra og begynnelsen på noe nytt og revolusjonerende. Når vi samtidig fikk med rock – altså stein på norsk – så var det ikke noe særlig å tenke over. Foreløpig er tilbakemeldingene vært gode!

 

Fakta*: Seismikk er en geofysisk måte å undersøke undergrunnen på. Resultatet er et «kart» som viser de geologiske strukturene og er slik sett godt egna til å la seg tolke av kunstig intelligens gjennom maskinlæring. Oljebransjen er i dag den største kjøperen av seismikk fordi seismikk er et godt verktøy for å lete etter olje og gass.

Fakta**: Et nevralt nettverk er en samlebetegnelse for datastrukturer, med tilhørende algoritmer, som er inspirert av måten nervecellene i en hjerne er organisert på. Slike datastrukturer er egnet til å identifisere sammenhenger hvor det er vanskelig å formulere klare matematiske sammenhenger, for eksempel bilde- og talegjenkjenning.

 

 

Kontakt:
Håvard Wibe
Epost: havard.wibe@ntnu.no
Telefon: 41 47 37 68
Kontor: Hovedbygget, sokkel , rom 009

 

Personvernerklæring