04.07.2026 08:08
Нейросеть помогает искать стройматериалы прямо на нефтяных месторождениях Российские учёные из Института нефтегазовой г
Нейросеть помогает искать стройматериалы прямо на нефтяных месторождениях
Российские учёные из Института нефтегазовой геологии и геофизики (ИНГГ) СО РАН разработали нейросетевой алгоритм, который ускоряет поиск строительных материалов для освоения арктических месторождений. Методика уже успешно протестирована на юго-востоке Ямало-Ненецкого автономного округа.
Для строительства инфраструктуры на нефтегазовых объектах в Арктике нужны огромные объёмы песка, глины и гравия. Сейчас их часто приходится везти за сотни километров, что серьёзно удорожает проекты и наносит ущерб экологии. Нейросеть помогает находить месторождения этих материалов прямо рядом с уже существующей инфраструктурой.
Алгоритм анализирует данные 3D-сейсморазведки верхних слоёв почвы на глубине от 30 до 100 метров. Он устойчив к помехам и, в отличие от многих аналогов, не требует переобучения для работы на новом участке.
Это делает методику универсальной и применимой в разных регионах.
Разработка позволяет не только сократить издержки, но и снизить нагрузку на природу за счёт логистики. Теперь искать стройматериалы можно не вслепую, а с помощью ИИ.
Российские учёные из Института нефтегазовой геологии и геофизики (ИНГГ) СО РАН разработали нейросетевой алгоритм, который ускоряет поиск строительных материалов для освоения арктических месторождений. Методика уже успешно протестирована на юго-востоке Ямало-Ненецкого автономного округа.
Для строительства инфраструктуры на нефтегазовых объектах в Арктике нужны огромные объёмы песка, глины и гравия. Сейчас их часто приходится везти за сотни километров, что серьёзно удорожает проекты и наносит ущерб экологии. Нейросеть помогает находить месторождения этих материалов прямо рядом с уже существующей инфраструктурой.
Алгоритм анализирует данные 3D-сейсморазведки верхних слоёв почвы на глубине от 30 до 100 метров. Он устойчив к помехам и, в отличие от многих аналогов, не требует переобучения для работы на новом участке.
Это делает методику универсальной и применимой в разных регионах.
Разработка позволяет не только сократить издержки, но и снизить нагрузку на природу за счёт логистики. Теперь искать стройматериалы можно не вслепую, а с помощью ИИ.