В НЦМУ объединили рентгеновскую микротомографию и машинное обучение для анализа горных пород

Казань. 23 октября. ГеоИнфо — В Институте геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета была разработана инновационная методика, которая автоматизирует анализ горных пород, используя рентгеновскую компьютерную микротомографию и машинное обучение. Об этом сообщает Коммерсантъ со ссылкой на ScienceDirect. Создан уникальный набор данных, включающий более 65 560 микротомографических изображений различных типов пород, таких как песчаники, алевролиты, известняки и нефтеносные сланцы.

Традиционные методы описания керна часто не выявляют важные детали, такие как трещины или включения минералов, которые играют ключевую роль в характеристике коллектора. Новая разработка Казанских ученых позволяет решать эти проблемы, классифицируя породы на основе информации, извлеченной из микротомографических изображений, при помощи нейронных сетей. Используемая техника трансферного обучения позволяет адаптировать сети, ранее обученные для других объектов, таких как изображения людей или животных, для анализа горных пород.

Метод обеспечивает автоматическое распознавание ключевых особенностей пород с точностью более 94%. Система способна обнаруживать такие важные характеристики, как текстура, трещины, содержание сульфидов, зернистость и зоны, обогащенные органическими веществами. Всё это проводится без участия человека, что ускоряет процесс анализа.

Инновация была успешно применена на карбонатных кернах одного из нефтяных месторождений, подтвердив высокую точность и эффективность. Ученые отмечают, что это открывает новые перспективы для разведки и разработки нефтяных месторождений, а также способствует развитию нового направления в геологии — «томофации», типизации пород на основе микротомографических данных.

Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках программы развития Научного центра мирового уровня «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты».