ИИ-помощник для геолога - автоматизированный анализ керна
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Керн - образец горной породы, извлеченный из скважины.Традиционный метод анализа керна – кропотливый и трудоемкий процесс, требующий от геолога тщательного визуального осмотра образцов породы, ручной фиксации данных о цвете, текстуре и другие характеристики в журналы и последующего внесения информации в компьютер. Этот метод не только занимает значительное время, но и подвержен субъективным ошибкам, связанным с человеческим фактором: усталостью, индивидуальными особенностями восприятия и т.д. К тому же, интерпретация полученных результатов требует высокой квалификации специалистов. Точность описания керна напрямую влияет на эффективность геологоразведочных работ, а следовательно, на принятие стратегических решений о дальнейшей разработке месторождений.
В докладе мы рассмотрим реальный кейс для геологоразведки. Расскажем, с какими проблемами сталкиваются геологи, почему анализ керна один из важных этапов при разведке, как мы подошли к решению задачи, какие инструменты использовали и каких результатов достигли.
Руководитель практики ML/AI ГК Юзтех с опытом 15+ лет. Закончил Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова и аспирантуру факультета ВМК. Кандидат физико-математических наук, автор более 30 научных работ в журналах уровня Applicable analysis, Mathematical and Computational Applications (MDPI), Journal of Marine Scince and Engineering. На протяжении последних 11 лет разрабатывает математические модели с использованием машинного обучения для разных классов задач. В последнее время активно занимается технологией траекторной обработки векторных трехмерных данных.
ГК Юзтех
Видео
Другие доклады секции
ML и AI в производственных компаниях