Нейросеть научили создавать недостающие снимки образцов горных пород
В России создан искусственный интеллект, который способен восполнять нехватку геологических образцов при разведке трудноизвлекаемой нефти. Технология ученых Губкинского университета позволяет дорисовать недостающие микрофотографии пород, а затем определить их тип с точностью до 90%.
Когда геологи изучают горные породы, они анализируют их микроснимки. По внутреннему строению образца — распределению пор и трещин — можно понять, способен ли он накапливать нефть и как будет ее отдавать. Однако таких снимков часто не хватает, особенно для редких типов пород. Из-за этого необходимые исследования существенно затягиваются.
Разработка решает эту проблему за счет сочетания двух типов нейросетей. Первая — сверточная — определяет тип материала по изображению, находя характерные элементы структуры. Такие алгоритмы анализируют изображение и выделяют в нем признаки, важные для распознавания. Вторая — генеративная — создает реалистичные снимки редких образцов, которые слабо представлены в исходных данных.
Сгенерированные изображения проверяет специалист — петрограф. Он отбраковывает нереалистичные варианты и оставляет только те, которые соответствуют реальному строению образца. После проверки эти данные используют для обучения системы.
Точность определения достигает около 90%, что сопоставимо с уровнем экспертного анализа. При этом время исследования сокращается с недель до нескольких часов. Технология особенно важна при разведке трудноизвлекаемой нефти, на которую приходится около двух третей запасов России. В таких условиях качественных образцов керна часто не хватает, а ручная расшифровка даже имеющихся микрофотографий занимает недели. Новый подход позволяет одновременно восполнить дефицит данных и ускорить их анализ.
