Ученые хотят использовать искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли

Ученые хотят использовать искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли
3 сентября 2019, 14:37НаукаФото: пресс-служба «Эконефть»
Ученые Казанского федерального университета (КФУ) заявили о готовности применять методы искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли. Об этом Inkazan сообщило приоритетное направление вуза «Эконефть».

Эти методы будут применять для решения задач поиска неисправностей в интегральных схемах. По словам директора института вычислительной математики и информационных технологий КФУ Сергея Мосина, в современном цифровом месторождении используются элементы интернет-вещей.

«Это микросхемы, которые обеспечивают съём информации по ряду электрофизических показателей. Они измеряют некие величины, преобразуют их к удобному для восприятия формату и передают в центр накопления», - заявил он.

Разработчики отметили, что исследование строилось иерархическим образом. Сначала прорабатываются аспекты математического моделирования, определяются подходы выбора шаблонов и критических характеристик. После этого ученые строят нейронные сети, обучают ее и проводят экспериментов.

Мосин добавил, что в рамках эксперимента исследователи обучили сеть для тестирования устройства и поиска в нем неисправностей. Накопленные же данные являются источником больших данных.

«Чтобы получить комплексную оценку поведения необходимо выполнить исчерпывающее моделирование, так называемое стохастическое моделирование с использованием метода Монте-Карло, когда объект наделяется реальными свойствами и обеспечивается моделирование при разных начальных условиях», - рассказал директор института.

Что касается аспектов применения искусственного интеллекта, ученые предложили новые способы выбора существенных характеристик. Они позволяют минимизировать время облучения нейронной сети, повышают точность предсказания и качество диагностики неисправностей.

В результате появляется возможность оценить качество готового изделия, найти неисправности и выпустить на рынок микросхемы, прошедшие тестирование. В случае неудачного прохождения диагностика может показать причины и суть дефекта устройства. Это поможет в построении цифрового месторождения.

Сюжеты:
Эксклюзив
Нашли опечатку в тексте? Выделите её и нажмите ctrl+enter