В нефтегазовой промышленности необходимо знать расположение пор в таких породах, как карбонат, уголь и сланец. Это необходимо для построения и моделирования маршрутов нефти через них. Для решения этой задачи группа ученых из России и Китая разработала нейросеть, которая сможет восстанавливать структуру горных пород. Информацией о разработке поделилось Минобрнауки РФ в своем официальном telegram-канале.
Нейросети помогут нефтегазовой индустрии восстанавливать структуру горных пород по изображениям
Такие горные породы, как карбонат, уголь и сланец, обладают пористой структурой. В нефтегазовой индустрии необходимо знать расположение пор, чтобы изучать механические свойства горных пород и моделировать течение через них нефти. Однако методы воспроизведения пористой структуры сложны в реализации и требуют высококачественных изображений породы.
Для решения этой проблемы группа ученых из России и Китая разработала нейросетевой метод восстановления пористой структуры горных пород, для которого достаточно изображений низкого качества. Как пояснили исследователи, чаще всего работать приходится именно с нечеткими визуальными материалами.
Алгоритм создан с помощью методов глубокого машинного обучения, когда в сети генератор и дискриминатор соревнуются между собой и улучшают качество изображения.
Результаты продемонстрировали отличное сходство снимков с реальными структурами пористых горных пород и успешно прошли дополнительную проверку с помощью методик качественного анализа.