Революционная технология автоматизирует и повышает точность исследования кернов
Ученые Казанского федерального университета совершили прорыв в области анализа горных пород, объединив возможности рентгеновской компьютерной микротомографии и машинного обучения. Эта инновационная разработка открывает новые горизонты в изучении геологических образцов, предлагая более эффективный и точный метод исследования.
Традиционные способы описания керна всегда были трудоемкими и не всегда позволяли выявить важные детали внутренней структуры образцов. Новый подход решает эту проблему, предоставляя возможность автоматически обнаруживать ключевые особенности пород, такие как трещины, пустоты и минеральные включения, играющие критическую роль в характеристике коллектора.
Для реализации этого метода исследователи создали обширную базу данных, содержащую более 65 560 микротомографических изображений различных типов пород. Эти изображения представляют собой детальные двумерные срезы кернов, полученные с помощью высокоточной микротомографии.
Инновационность подхода заключается в применении нейронных сетей, изначально обученных на распознавание совершенно иных объектов, таких как люди или животные. Эти сети были адаптированы для анализа геологических образцов, что демонстрирует гибкость и потенциал технологии трансферного обучения в научных исследованиях.
Результаты впечатляют: система способна с точностью более 94% автоматически распознавать ключевые характеристики пород. Это включает определение типа породы, текстуры, наличия трещин, сульфидов и даже таких специфических элементов, как размер зерен обломочных пород или присутствие зон, богатых органическими веществами. Последнее особенно важно для оценки углеводородного потенциала породы.
Практическое применение этой технологии уже продемонстрировано на реальных образцах карбонатных кернов из нефтяного месторождения. Система быстро и точно выделила зоны с различными свойствами, что впоследствии было подтверждено традиционными методами анализа, такими как рентгеновская дифракция и петрографические исследования.
Этот научный прорыв способствует развитию нового направления в геологии — «томофации». Данный подход позволяет классифицировать и группировать породы на основе особенностей, выявленных на микротомографических изображениях. Это дает возможность более детально изучать даже те породы, которые на первый взгляд кажутся однородными, что значительно улучшает понимание сложной природы подземных резервуаров и их потенциала.
Новая методика существенно продвигает автоматизацию в геологических исследованиях. Она не только ускоряет и упрощает процесс анализа горных пород, но и делает его более точным и эффективным. Это открывает широкие перспективы для быстрого и детального анализа керна, что может оказать значительное влияние на стратегии добычи и повысить эффективность использования природных ресурсов.
Внедрение искусственного интеллекта в геологические исследования демонстрирует, как современные технологии могут революционизировать традиционные научные области. Этот междисциплинарный подход не только повышает эффективность исследований, но и открывает новые возможности для понимания сложных геологических процессов.
Успех данного проекта подчеркивает важность инвестиций в научные исследования и разработки. Он также демонстрирует потенциал сотрудничества между различными научными дисциплинами для решения сложных задач в области изучения и использования природных ресурсов.
В будущем эта технология может найти широкое применение не только в нефтегазовой отрасли, но и в других областях, связанных с изучением структуры материалов. Это может включать исследования в области материаловедения, археологии, палеонтологии и даже в медицине при анализе структуры костей и тканей.
Таким образом, объединение рентгеновской компьютерной микротомографии и машинного обучения открывает новую эру в геологических исследованиях, обещая более глубокое понимание структуры Земли и более эффективное использование ее ресурсов.
Источник:www.kommersant.ru