Российский ИИ-алгоритм помогает анализировать минералогический состав сложных нефтеносных пород

Учёные из России разработали систему машинного обучения, способную определять минеральный состав сложно устроенных нефтеносных пород, таких как баженовская свита в Западной Сибири. Технология позволяет получать точные данные без необходимости дорогостоящих лабораторных исследований.

Практическое применение

По словам профессора Дмитрия Коротеева, разработка ускоряет интерпретацию данных при бурении, помогает выделять перспективные интервалы и повышает эффективность методов увеличения нефтеотдачи, что снижает затраты на разведку и разработку месторождений.

Объединение данных для точности

Использование алгоритмов машинного обучения позволяет объединять результаты тысяч замеров минералогии, учитывая взаимосвязи между минералами. Это снижает необходимость частых точечных анализов и ускоряет работу геологов.

Проверка и результаты

Модель, обученная на данных каротажных зондов с тепловыми измерениями, показала высокую точность оценки массовых и объемных долей минералов и теплопроводности пород, сопоставимую с дорогостоящими исследованиями. Это открывает перспективы для более экономичной разведки и добычи нефти.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.

Читайте также:

• Впервые в "Чижике" взял себе ведёрко квашенной капусты: честный отзыв о случившемся
• Нарушил - плати по полной: по 12 штрафам ГИБДД скидка 25% не работает
• Новые штрафы для дачников в 2026 году: за что начнут наказывать
• Рост соцпенсии с 1 апреля: кто из россиян станет получать гораздо больше
• Какой шоколад реально стоит покупать в наше время: Названы бренды без пальмового масла - выбор Роскачества