Исследования ведутся в области прямых и обратных задач сейсмики. Это обширная область, напрямую связанная с решением практических задач сейсморазведки – одного из основных методов поиска полезных ископаемых.

Конечный результат обработки сейсмических данных, которые получает сейсморазведка, – это сейсмических разрез, который отображает глубинное строение Земли. Мною разработан ряд алгоритмов построения сейсмических изображений, позволяющие за приемлемое время счёта получать детальные, качественные разрезы. Эти алгоритмы внедрены в обрабатывающие комплексы различных компаний. Среди них выделю алгоритмы построения подсолевых изображений и алгоритмы построения сейсмических изображений и последующего обращения их амплитуд в анизотропных упругих средах, они позволяют прогнозировать физические характеристики слагающих упругие изотропные и анизотропные среды слоёв. А также алгоритмы построения дифракционных сейсмических изображений с использованием асимметричного суммирования и спектрального усечения изображений, они позволяют решать одну из важнейших проблем, связанную с обнаружением и разработкой месторождений углеводородов в карбонатном окружении – локализовать мелкомасштабные неоднородности и определить их структуру в частности, преимущественное направление распространения трещиноватости, что позволяет спрогнозировать распределение основных флюидопотоков, что крайне важно для эффективной разработки месторождения.

Прикладная составляющая является основной – это разработка практически значимых алгоритмов, востребованных в обработке и интерпретации сейсмических данных. Конкретные примеры я уже привёл. Для создания алгоритмов требуется развитие теории решения обратных задач, численных методов, и эта та важная часть фундаментальной науки, которая необходима в этих исследованиях.

Я регулярно подаю заявки на гранты. Некоторые из них поддерживаются, например, грант РФФИ 17-05-00001а «Построение и обработка сейсмических изображений для локализации и характеризации трещиноватых резервуаров».

Поскольку область исследований прикладная, то сотрудничество в основной с компаниями. Среди них «Роснефть», «Газпромнефть», «SaudiAramco», «ПетроТрейс», «Ингеосервис».

При хорошей работе студент вполне сможет претендовать на обучение в аспирантуре, как в НГУ, так и в других ведущих вузах в области математической геофизики.

Стараюсь студента сразу ориентировать на определённую задачу. Даю необходимую литературу, которую студент изучает самостоятельно, но с моей помощью. И далее идём вместе от простого к сложному. Решается задача в простой постановке, что позволяют в ней разобраться, и понять, как дальше действовать, при этом уже набирается материал и для диплома, и для статьи. Далее усложняем, например, вводим дополнительный параметр модели и исследуем чувствительность решения и т.д., и т.п.

Студент 3 курса ММФ НГУ, как правило, обладает необходимыми знаниями. Приветствуется умение хорошо программировать, численно решать интегральные и дифференциальные уравнения.

Асимптотическое полно-волновое обращение сейсмических данных. Использование методов искусственного интеллекта в обработке сейсмических данных. Метод рассеянных волн. Методы совместной обработки и интерпретации сейсмических данных.

Отметки не всегда показатель, но средний бал должен быть выше 4. Обычно со спецкурсами определяемся совместно со студентом, когда приходит специализироваться у меня.