26年05月13日 | 19:00
俄罗斯科学家已为用于采矿地质力学的AI解决方案申请了专利
这项发明旨在提高地质勘探的精度
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图片来源: slovegrove | iStock
来自伊诺波利斯大学的专家开发了一款利用人工智能的程序，该程序能够自动识别岩芯图像中的裂缝、断层、矿脉和角砾岩（沉积岩）。岩芯图像是从用于地质研究的钻孔中提取的岩石样本。该消息已在该大学（TV BRICS的合作伙伴）的网站上发布。
伊诺波利斯大学工业与制造解决方案中心人工智能部门负责人阿尔谢尼·皮尼金强调，岩芯样本是地球地下数据的宝贵来源。
据这位专家介绍，传统的岩芯人工处理方法劳动强度大、耗时，而且结果往往带有主观性。现有的软件工具要么不具有普遍适用性，要么需要专家持续维护。然而，皮尼金补充说，他们的方法通过利用人工智能解决了这些问题。
该大学的研究人员开发了一种基于神经网络的两阶段岩芯图像处理系统。首先，系统会利用神经网络分析岩芯盒（即一米长的岩芯段）的图像，自动识别这些岩芯段并将其与深度精确关联起来。然后，系统会使用基于大型图像数据集训练的人工智能模型对每个岩芯段进行分割。
“对于每个岩芯段，人工智能都会创建一个数字指纹——一个包含所有已识别结构及其特征和深度坐标的数据库——每个图像包含2780个数值。这些数值包括纹理、颜色、对比度、裂缝的存在以及神经网络提取的其他特征。该算法对多维特征向量进行聚类，这对于识别复杂断层、构造角砾岩以及其他影响钻孔和采石场稳定性的异常结构尤为有效，”伊诺波利斯大学工业与制造解决方案中心副主任伊尔米尔·努格曼诺夫解释道。
该软件的开发者指出，该系统在十次中有七次能够像经验丰富的地质学家一样准确地对岩芯照片进行分类。开发者计划进一步提高该方法的准确性。
这项技术有望应用于采矿业的岩心分析、固体矿物勘探以及建筑业，这些领域都需要对岩石结构特征进行快速、客观的分析。
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