В Апрелевском отделении ВНИГНИ состоялся научно-практический семинар, собравший специалистов геологоразведочной отрасли и разработчиков инновационных IT-решений — ГеоИнфо — метапортал для инженеров
Реклама
  • Реклама, 0+, ИП Ананко В.Н. ИНН 770465006457
  • erid: 2vfnxysa8x4
Блоги ГеоИнфо Блоги ГеоИнфо
Реклама
  • Реклама, 0+, ИП Ананко В.Н. ИНН 770465006457
  • erid: 2vfnxxo6sus
Блоги ГеоИнфо Блоги ГеоИнфо
Реклама
  • Реклама, 0+. ООО "КазГеоЛаб" ИНН 1660097939
  • erid: 2vfnxxnzezx
Баннер Казгеолаб в правой колонке Баннер Казгеолаб в правой колонке
Реклама
  • Реклама, 0+. АО «Мостдоргеотрест» ИНН 7716750744
  • erid: 2vfnxwa1cem
Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка
Реклама
  • Реклама, 0+. ООО «ИнжПроектСтрой» ИНН 5902163884
  • erid: 2vfnxvifrnd
Баннер MalininSoft правая колонка Баннер MalininSoft правая колонка

В Апрелевском отделении ВНИГНИ состоялся научно-практический семинар, собравший специалистов геологоразведочной отрасли и разработчиков инновационных IT-решений

Москва. 5 февраля. Роснедра — В конце января в Апрелевском отделении ВНИГНИ состоялся научно-практический семинар с участием исследователей из Сколковского института науки и технологий «Машинное обучение для анализа кернового материала», собравший специалистов геологоразведочной отрасли и разработчиков инновационных IT-решений.

В рамках мероприятия сотрудники Апрелевского отделения — инженер 1 категории Елизавета Михайловна Кравченко, геофизик 2 категории Григорий Александрович Голощапов и научный сотрудник Владимир Владимирович Моторыгин — ознакомили представителей Сколтеха с лабораториями Научно-аналитического центра, продемонстрировав работу кернохранилища и ключевые этапы исследования керна.

 Научная программа семинара включала три выступления специалистов компании Digital Petroleum — разработчика IT-решений на основе искусственного интеллекта для автоматизации процессов в нефтегазовой отрасли.

Евгений Барабошкин (PhD, руководитель по развитию продукта DeepCore) представил доклад «Автоматическое описание керна», раскрыв возможности приложения на основе сверхточных нейронных сетей. Решение, обученное на обширных массивах данных, стандартизирует описание керна, сокращает затраты на исследования в 100 раз и обеспечивает точность прогноза до 95%.

Совместный доклад Ольги Волковой, Евгения Барабошкина, Дениса Орлова и Дмитрия Коротеева был посвящен применению методов машинного зрения для автоматической оценки трещиноватости керна. Цель работы: разработка нового подхода к оценке трещиноватости полноразмерного керна на основе методов машинного зрения. Задачи: разработка подходов с использованием библиотек машинного обучения и компьютерного зрения: обнаружения (подсчета) трещин; определение ориентации (угла) трещин; оценки раскрытости трещин.

Денис Орлов выступил с презентацией «Планирование и оптимизация комплекса керновых исследований методами ИИ», где подробно рассказал про разработку инструментов для оптимизации технологических процессов разведки и разработки нефтегазовых месторождений.

Семинар стал важной площадкой для обмена опытом между научным сообществом и IT-специалистами ВНИГНИ и Сколтеха. Участники обсудили перспективы внедрения AI-решений для минимизации ручного труда и повышения точности интерпретации геологических данных.

 ФГБУ «ВНИГНИ» продолжает укреплять сотрудничество с технологическими компаниями и академическими институтами, уделяя большое внимание цифровым инновациям в своих исследованиях

05 Февраля 2025
Комментарии
Читайте также
Внедрение BIM-технологий в инженерные изыскания на примере объекта транспортной инфраструктуры
Современные методики и оборудование для определения механических свойств скальных грунтов и горных пород
Какая нужна команда,  без которой бизнесу не выжить и не жить
Стрелка вверхнаверх
Удалить пост?
Пост будет удален полностью и его нельзя будет востановить
Закрыть
Ссылка скопирована Закрыть
Главная страница
Главная
Новости
Новости
Дента
Лента
Меню
Ещё
  • Поделиться
Поделиться
  • Скопировать ссылку