В Тюмени нашли способ искать нефть и газ с помощью звука и искусственного «мозга»

Уникальное нейроморфное устройство для акустического поиска нефте- и газонасыщенных объектов создали в Тюменском государственном университете. Это прибор, который имитирует работу нервной системы живых организмов и способен анализировать сложные сигналы из подземных пород. Прибор может применяться для выполнения геофизических работ в скважинах сложной конструкции и повышения эффективности добычи углеводородов.


Изобретение работает по следующему принципу: излучает звуковые волны в горную породу и затем анализирует сейсмоакустические шумы, которые возникают в ответ. Для этого прибор использует специальный нейросетевой алгоритм, который обучен распознавать и анализировать отраженные звуки. Таким образом, прибор может определить, где находятся нефте- и газонасыщенные участки, какой у них объем и свойства, а также как повысить добычу ресурса и избежать обводнения.

Предлагаемая технология способствует эффективному решению ряда сложных задач нефтегазовой отрасли. Например, она помогает выбрать оптимальные участки интервала перфорации в стенках скважины для выхода нефти или газа. Также она позволяет повысить коэффициент извлечения нефти, то есть добывать больше углеводородов из одной и той же скважины.

Основой нейроморфного устройства является биоморфный нейропроцессор, который также разработан в Тюменском государственном университете. Это техническое устройство, воспроизводит принципы построения и функционирования нейронных сетей живых организмов. Такой нейропроцессор способен обрабатывать информацию быстрее и эффективнее, чем традиционные компьютеры.

Ученые ТюмГУ изготовили лабораторный прототип комбинированного мемристорно-диодного кроссбара — массива синапсов аппаратной части биоморфного нейропроцессора. Синапсы — это структуры, которые соединяют нервные клетки и передают сигналы между ними. В перспективе такой кроссбар позволит воспроизвести работу кортикальной колонки мозга — основной функциональной единицы коры головного мозга.

Исследователи отмечают, что нейропроцессоры предназначены для работы компьютерного зрения, машинного обучения и систем классификации и фильтрации. В реальных нейронах информация передается посредством последовательностей импульсов напряжения. Биоморфный нейропроцессор использует подобную схему кодирования информации, что позволяет реализовать биоподобное обучение и снизить общее энергопотребление устройства.

Исследование было представлено на международной научно-практической конференции «Современные технологии нефтегазовой геофизики». Опытом тюменских ученых заинтересовались специалисты профильных компаний, остро нуждающихся во внедрении инструментов искусственного интеллекта и специалистов по нейросетевому решению прикладных задач для цифровизации отрасли.