Информационные и алгоритмические модели для распознавания геологических пород на месторождениях урана разработаны учеными Института информационных и вычислительных технологий
Учеными Института информационных и вычислительных технологий, под руководством д.т.н. Мухамедиев Р.И., разработаны информационные и алгоритмические модели для задач распознавания геологических пород на пластовых инфильтрационных месторождениях урана.
В ходе реализации проекта исследованы данные геофизического исследования скважин по добыче урана, которые получают различными электрическими методами каротажа.
Основной целью исследования является выбор одного или нескольких методов машинного обучения, а также разработка методов применения нескольких алгоритмов машинного обучения для интерпретации данных каротажа.
Учеными обоснована возможность использования методов и алгоритмов машинного обучения в задаче интерпретации данных геофизического исследования скважин на пластово-инфильтрационных месторождениях урана. Кроме того разработаны и апробированы методы предварительной обработки данных, выбраны алгоритмы машинного обучения, релевантные поставленной задаче. В ходе исследования разработано программное обеспечение для автоматизированной интерпретации данных каротажа.
Опубликованы 32 статьи, из них – 26 в зарубежных изданиях, 8 из которых входят в международные базы.
Разработанные программные модели в настоящее время проходят апробацию.
Работа имеет важное практическое значение и предназначена для использования в добывающей промышленности Республики Казахстан. Применение разработанных методов, считают исследователи, позволяет снизить затраты, связанные с добычей ископаемых. Применение точных автоматических и своевременных методов литологического расчленения скважин урановых месторождений, как утверждают разработчики, способно сократить экономические потери на сумму около 1-2 млн. долларов в год.
Отдел по связям с общественностью АО «НЦГНТЭ»