Российские ученые запатентовали ИИ-решение для горной геомеханики

Эксперты Университета Иннополис разработали программное решение на основе искусственного интеллекта (ИИ), которое автоматически распознает трещины, разломы, жилы, брекчии (осадочные горные породы) и другие геологические структуры на фотографиях керна – проб горных пород, извлеченных при бурении скважин для исследования. Новый метод позволит в десятки раз повысить точность анализа керна и ускорить создание геологических моделей месторождений полезных ископаемых. Об этом сообщается на сайте вуза, партнера TV BRICS.

Как отметил руководитель отдела технологий искусственного интеллекта Центра индустриальных и промышленных решений Университета Иннополис Арсений Пинигин, керн является важным источником информации о недрах Земли.

«Традиционная ручная документация керна крайне трудоемка, занимает много времени и часто субъективна. Существующие программные решения либо не универсальны, либо требуют постоянного контроля специалиста. Наш метод решает проблему с помощью искусственного интеллекта», – пояснил специалист.

Сотрудники университета разработали двухступенчатую систему обработки изображений керна на базе нейросети. Сначала изображения ящиков с керном – метровых секций – анализируются нейросетью архитектуры трансформера, которая автоматически выделяет метровые секции и точно привязывает их к глубинам. Затем каждая секция проходит сегментацию с помощью ИИ-модели, обученной на большом наборе изображений.

«По каждой секции керна ИИ формирует цифровой отпечаток – базу данных всех выявленных структур с их характеристиками и координатами по глубине – по 2780 числовых значений на изображение. Это текстура, цвет, контраст, наличие трещин и другие признаки, извлеченные нейросетью. Алгоритм кластеризует многомерные векторы признаков, что особенно эффективно для выявления сложных разломов, тектонических брекчий и других аномальных структур, влияющих на устойчивость скважин и карьеров», – рассказал Ильмир Нугманов, заместитель директора Центра индустриальных и промышленных решений Университета Иннополис.

Создатели ИИ-решения отмечают, что в 7 случаях из 10 система классифицирует фотографии керна так же, как опытный геолог. В дальнейшем разработчики планируют повысить точность метода.

Ожидается, что разработка будет полезна при исследованиях кернового материала в горнодобывающей отрасли, при поиске твердых полезных ископаемых, а также в строительстве, где требуется оперативный и объективный анализ структурных особенностей горных пород.