От извинений до депортации: как отец пострадавшей от ребёнка-мигранта школьницы требует справедливостиПрисяга для таких — пустой звук: борец с криминалом погорел на взяткеСхема на полмиллиарда: кто подписывал фиктивные акты на водоводе Дон — Донбасс?Петербургский эксперимент: сможет ли Россия построить сферу услуг без зависимости от неконтролируемой миграцииКогда улов против фотосессии...От извинений до депортации: как отец пострадавшей от ребёнка-мигранта школьницы требует справедливостиПрисяга для таких — пустой звук: борец с криминалом погорел на взяткеСхема на полмиллиарда: кто подписывал фиктивные акты на водоводе Дон — Донбасс?Петербургский эксперимент: сможет ли Россия построить сферу услуг без зависимости от неконтролируемой миграцииКогда улов против фотосессии...От извинений до депортации: как отец пострадавшей от ребёнка-мигранта школьницы требует справедливостиПрисяга для таких — пустой звук: борец с криминалом погорел на взяткеСхема на полмиллиарда: кто подписывал фиктивные акты на водоводе Дон — Донбасс?Петербургский эксперимент: сможет ли Россия построить сферу услуг без зависимости от неконтролируемой миграцииКогда улов против фотосессии...
Федеральный ﹀
☰
☰
✖
✕

Учёные КФУ совершили прорыв в геологической науке

Они создали новый метод исследования керна, основанный на комбинации рентгенологического анализа, позволяющего получить рентгеновское изображение недоступных глазу структур, и машинного обучения. Эта методика, получившая название "томофация", позволяет с точностью выше 94% определять тип породы и ключевые характеристики автоматически.

Ручные методы исследования керна трудозатратны и не всегда способны выявить основные параметры, играющие решающую роль в оценке потенциала коллектора. Искусственный интеллект, интегрированный в систему, позволяет автоматически распознавать тип породы, текстуру, наличие щелей и другие особенные свойства, например, характеристики зернистости и органического содержания.

Томофация открывает новые возможности для понимания сложной структуры подземных геологических формаций и их потенциала. Она позволяет выявить внутреннюю слоистость даже в породах, визуально воспринимаемых как однородные, что даёт более точную информацию о геологических процессах и способствует оптимизации добычи и использования запасов нефти и газа.