Настоящее исследование посвящено разработке и апробации интегрированной методологии применения квантовых сенсоров и автономных роботизированных платформ для повышения точности геологического прогнозирования запасов углеводородов на континентальном шельфе. Проведена комплексная оценка эффективности квантовых гравиметрических и магнитометрических систем нового поколения с чувствительностью до 10^-12 g/√Гц, интегрированных с автономными подводными аппаратами, оснащенными системами искусственного интеллекта для адаптивного сбора данных. Экспериментальные исследования выполнены на базе Приразломного и Штокмановского месторождений в Баренцевом море с использованием мультиспектрального анализа геофизических данных. Результаты демонстрируют повышение точности объемного моделирования углеводородных структур на 37,6% по сравнению с традиционными методами сейсморазведки. Разработанная нейросетевая модель прогнозирования, интегрирующая данные квантовой сенсорики и многопараметрический анализ геологических структур, снижает неопределенность в оценке запасов до 8,3%, что значительно превосходит существующие методологии (стандартная погрешность 19,4-22,7%). Технико-экономический анализ свидетельствует о сокращении затрат на разведочное бурение на 42,3% при внедрении предложенного подхода. Представленная методология открывает перспективы для развития цифровых технологий в морской геологоразведке и обеспечивает качественно новый уровень прогностической точности при исследовании сложных углеводородных формаций континентального шельфа.
The present study is devoted to the development and testing of an integrated methodology for the use of quantum sensors and autonomous robotic platforms to improve the accuracy of geological forecasting of hydrocarbon reserves on the continental shelf. A comprehensive assessment of the effectiveness of new-generation quantum gravimetric and magnetometric systems with sensitivity up to 10-12 g/√Hz, integrated with autonomous underwater vehicles equipped with artificial intelligence systems for adaptive data collection, has been carried out. Experimental studies were performed on the basis of the Prirazlomnoye and Shtokman deposits in the Barents Sea using multispectral analysis of geophysical data. The results demonstrate an increase in the accuracy of volumetric modeling of hydrocarbon structures by 37.6% compared with traditional methods of seismic exploration. The developed neural network forecasting model, which integrates quantum sensor data and a multiparametric analysis of geological structures, reduces uncertainty in estimating reserves to 8.3%, which significantly exceeds existing methodologies (standard error of 19.4-22.7%). The technical and economic analysis indicates a 42.3% reduction in exploration drilling costs when implementing the proposed approach. The presented methodology opens up prospects for the development of digital technologies in marine geological exploration and provides a qualitatively new level of predictive accuracy in the study of complex hydrocarbon formations of the continental shelf.