Специалисты ИТ-вуза запатентовали метод автоматического распознавания трещин, разломов и других структур на фотографиях горных пород. Нейросеть сама находит важные геологические объекты на снимках керна — образцов, которые извлекают из скважин при бурении. Это ускорит разведку месторождений и повысит точность геологических моделей.
Разработка пригодится не только горнякам, но и строителям. Например, при возведении тоннелей или высотных зданий, где важно знать прочность породы. Сегодня геологи тратят часы на ручное описание каждого метра керна, и часто их оценки субъективны. Компьютер же работает быстро и без усталости.
Система состоит из двух ступеней. Сначала нейросеть-трансформер анализирует общую фотографию ящика с метровыми секциями керна. Она автоматически определяет границы каждой секции и точно привязывает их к глубине залегания. Затем в дело вступает другая модель, обученная на тысячах образцов: она выполняет семантическую сегментацию — то есть закрашивает разные типы структур разными цветами.
Чтобы повысить качество распознавания, учёные применили хитрый приём: один и тот же снимок обрабатывается несколько раз с небольшими изменениями, а результаты усредняются. После этого специальные алгоритмы чистят картинку от шумов и убирают ложные трещины, которые могли появиться при извлечении керна. В итоге система выдаёт точные геометрические параметры каждой структуры: площадь, координаты, длину вдоль оси образца.
Для каждой секции керна искусственный интеллект создаёт так называемый цифровой отпечаток — массив из 2780 числовых значений. Это текстура, цвет, контраст, количество трещин и другие признаки. Алгоритм группирует похожие векторы, что помогает находить сложные разломы, брекчии и аномальные зоны, влияющие на устойчивость карьеров и скважин.
Разработчики утверждают: в 70% случаев система классифицирует фотографии так же, как опытный геолог. В планах — довести точность до еще более высокого уровня. Патент на способ кластеризации данных изображений керна получили сотрудники Межотраслевого центра трансфера технологий Университета Иннополис.
Искусственный интеллект берёт на себя самую трудоёмкую часть геологических исследований. Геологам останется только проверять и интерпретировать результаты, а не тратить дни на линейку и лупу.
Источник: Университет Иннополис
Изображение: Университет Иннополис
