June 12th, 2019

собака

На Ямале впервые добыли нефть, которую нашла нейросеть



На Вынгапуровском месторождении на Ямале впервые добыли нефть, которую обнаружил после цифровой обработки геологических данных искусственный разум.

Новые пласты углеводородов впервые были выявлены самообучающейся программой, разработанной Научно-техническим центром компании "Газпром нефть" совместно с IBM Services.

Система, по словам разработчиков, не имеет аналогов на рынке и позволяет с высокой вероятностью прогнозировать местоположение залежей, которые сложно выявлять традиционными методами.

— Программа в ходе пилотного проекта проанализировала данные более трех тысяч скважин на месторождении и предсказала новые перспективные зоны. Промышленные работы подтвердили: в указанных пластах есть углеводороды. В результате испытаний был получен приток нефти без создания дополнительной инфраструктуры, — рассказали в пресс-службе добывающего предприятия.

Программа обрабатывает сотни гигабайт данных с тысяч скважин, расположенных на месторождении, анализируя около 60 тысяч результатов геофизических исследований одновременно. Используя как исторические, так и поступающие новые геологические данные, нейросеть ищет закономерности, определяя, где могут располагаться пласты, не обнаруженные ранее из-за небольшого размера или сложного строения. Работа по электронной обработке данных и поиску дополнительных запасов на месторождении занимает не более месяца.

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Сибирские ученые научили наночастицы собираться при помощи лазера



Исследователи Института инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета (СФУ) разработали универсальную модель движения и самосборки наночастиц в вязкой среде под действием лазерного излучения, что в перспективе может быть полезно для усовершенствования цветопередачи в экранах компьютеров, смартфонов и других гаджетов, сообщает пресс-служба вуза.

По данным разработчиков, предложенная модель поможет понять, как частицы собираются в трёхчастную структуру с заданной геометрией, и изготавливать в будущем наноструктуры с желаемыми свойствами.

"Свойства разных структур, которые мы получаем из наночастиц, зависят от нескольких факторов: от состава самих частиц (они могут быть металлическими, полупроводниковыми, диэлектрическими) и от того, в какую геометрическую форму эти первичные "пазлы" складываются. До настоящего времени не было универсального способа запрограммировать такую геометрию", — рассказал соавтор исследования, доцент базовой кафедры фотоники и лазерных технологий Алексей Ципотан.

По его словам, электронная фотолитография, самосборка на поверхности или сборка за счёт модификации самих частиц довольно эффективны, но требуют дополнительных действий.

"Мы изучали жидкие растворы наночастиц, обладающих резонансными оптическими свойствами. Проверяли, что будет, если воздействовать на этот "коктейль" внешним лазерным излучением. Оказалось, что конфигурация формируемой из частиц структуры зависит в первую очередь от длины волны лазера", — сказал ученый.

Показав, что геометрия образующихся наноструктур определяется направлением поляризации лазерного излучения и длиной волны лазера, учёные предположили, что "их изобретение будет востребовано, например, в высокотехнологичном производстве".