ИННОПОЛИС, РОССИЯ / EuroWire / — Российские исследователи из Университета Иннополиса получили патент на метод искусственного интеллекта, который анализирует фотографии керна для выявления трещин, разломов, жил, брекчий и других геологических структур. Этот этап призван ускорить классификацию горных пород и геологическое моделирование. Патент RU2856857C1 был опубликован 25 февраля 2026 года, и в качестве правообладателя указан Университет Иннополиса. Он описывает метод кластеризации данных изображений керна для структурно-литологической классификации горных пород, полученных в ходе разведочного бурения.
В качестве изобретателей изобретения указаны Ильмир Нугманов, Арсений Пинигин, Артур Шагитов и Айхем Буабид. Согласно университетским материалам, опубликованным в мае, проект решает одну из наиболее трудоемких задач анализа недр — ручное описание керновых ящиков, используемых для документирования состава и структуры горных пород из пробуренных интервалов. Фотографии керна широко используются в разведке и планировании горных работ, поскольку они сохраняют визуальную запись трещин, слоистости, минеральных жил и других особенностей, которые могут повлиять на интерпретацию месторождения.
Запатентованный рабочий процесс использует двухэтапную систему обработки изображений. На первом этапе нейронная сеть на основе трансформеров сканирует фотографии керновых ящиков, выделяет метровые участки керна и связывает каждый участок с соответствующим интервалом глубины. На втором этапе предварительно обученная модель семантической сегментации анализирует каждый участок для обнаружения структур, включая трещины, зоны разрушения, разломы, жилы, брекчии и полосы. В аннотации к патенту также говорится, что метод удаляет техногенные трещины из целевой области перед постобработкой и расчетом дополнительных геологических особенностей.
Подробности и порядок оформления патента
Для каждого участка система генерирует то, что университет описывает как цифровой отпечаток, содержащий 2780 числовых значений на изображение. Эти значения включают индикаторы, связанные с текстурой, цветом, контрастом и наличием трещин. Затем алгоритм кластеризует многомерные векторы признаков, чтобы сгруппировать похожие структуры и выделить аномалии в геологической летописи. Преобразуя фотографии в структурированные данные, связанные с координатами глубины, метод призван обеспечить более согласованную классификацию изображений керна в больших объемах материала.
Университет Иннополиса заявил, что система классифицировала фотографии керна так же, как опытный геолог, примерно в семи из десяти случаев в ходе проведенных испытаний. В материалах университета эта работа описывается как часть усилий по сокращению времени и субъективности, связанных с ручной документацией керна. Арсений Пинигин и Ильмир Нугманов, оба упомянутые университетом как участники его работы в области нефтегазовых технологий, входят в число изобретателей запатентованного метода.
Применение в разведке и строительстве
Данная разработка ориентирована на задачи в геологической разведке, горнодобывающей промышленности и строительстве, где быстрая оценка структуры горных пород может повлиять на решения относительно месторождений, скважин, карьеров и инженерных условий. В университете заявили, что кластерный подход особенно полезен для выявления сложных разломов, тектонических брекчий и других аномальных структур, которые могут повлиять на оценку устойчивости. Поскольку система сопоставляет каждую обнаруженную особенность с интервалом глубины, она может организовывать наблюдения на основе изображений в формате, который можно использовать наряду с более широкой геологической интерпретацией.
Заявка на патент была подана 27 мая 2025 года, а ее публикация в феврале 2026 года формализовала правовую защиту метода в России. Вместе с техническим описанием университета от мая 2026 года, патент описывает рабочий процесс, который сочетает в себе автоматическое обнаружение разрезов, семантическую сегментацию и кластеризацию для анализа керна горных пород. Для университета «Иннополис» результатом стал запатентованный инструмент на основе искусственного интеллекта, ориентированный на преобразование фотографий керновых ящиков в классифицированные геологические данные без необходимости полагаться исключительно на ручной осмотр.
Статья под заголовком «Российский патент на ИИ упрощает анализ геологических кернов» впервые появилась на сайте Manchester Examiner .