При проектировании специалисты учитывают информацию, полученную при исследовании керна — пробы вещества, добываемой при бурении. Для повышения точности моделей также используют сейсмические данные и геостатистику. Благодаря новой разработке МИСИС всё это будет обрабатывать нейросеть.
Учёные создали программное обеспечение для построения 3D-модели месторождения. Она будет состоять из блоков, обозначающих разные породы.
«Методы, которыми сейчас располагает отрасль для создания трехмерных моделей полезных ископаемых, недостаточно функциональны, они не позволяют динамично менять цифровые модели. Поэтому мы создали новый инструмент, использующий искусственные нейронные сети, чтобы упростить задачу. Алгоритм может использовать данные, полученные в ходе разведки и эксплуатации месторождения, и создавать блочную модель, которая меняется по мере изучения рудного массива. Модель показывает границу перехода от одной горной породы к другой и позволяет определить количество полезных компонентов, содержащихся в рудном теле», — добавила доцент кафедры геологии и маркшейдерского дела Университета МИСИС Марина Щёкина.
Чтобы построить модель, необходимо загрузить в web-приложение таблицу с данными анализа керновых проб и задать размер блока. Программа обработает всю информацию и выдаст 3D-изображение, которое можно скачать в разных форматах, использующихся в существующих горно-геологических информационных системах.
Создатели ПО утверждают, что нейронная сеть интерпретирует данные гораздо быстрее и точнее человека. Достоверность построенных моделей проверили с помощью кросс-валидации — специального метода для проверки надёжности машинного обучения. Точность составила 97,65%. Обучали нейросеть на открытых данных, полученных во время геологической разведки.
Сейчас специалисты МИСИС совершенствуют интерфейс программы, в том числе по пожеланиям отраслевых предприятий, которые уже проявили интерес к разработке.
