Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
ИИ разрешил компромисс между микро- и макроизображениями пористых структур
Ученые из МФТИ и Китая разработали новую методику совмещения разномасштабных изображений. Она позволяет получить точные изображения структуры сложных пористых сред, что важно для нефтегазовой отрасли, строительства и экологии.
Пористые среды, такие как цемент, бетон, горные породы, сплавы имеют сложную многоуровневую структуру, которую исследуют с разным разрешением. Эти материалы широко используются в строительстве, энергетике. Точное моделирование таких структур необходимо для понимания их проницаемости, физической прочности и других характеристик. Это позволит заменить виртуальными симуляциями дорогие эксперименты.
Традиционные методы визуализации сложных сред ограничены компромиссом между полем зрения и разрешением. При съемке большого объема получается низкое разрешение, и мелкие структуры (поры или каналы) «размываются». А при высоком разрешении, где видны все мелкие детали, можно снять только малый объем, а общая структура не доступна. Поэтому многие образцы, такие как породы-коллекторы нефти и газа, сланцы, почвы и многие другие исследуются в лаборатории разными методами на разных масштабах. Эти данные потом необходимо собрать в единую модель.
Чтобы улучшить разрешение томографических изображений при совмещении их с точными изображениями электронной микроскопии, ученые из Сычуаньского университета и МФТИ применили машинное обучение. Исследователи разработали двухэтапный алгоритм на основе генеративно-состязательной сети (LRR-GAN), объединяющий информацию из изображений разного разрешения. Общая логика работы: сначала улучшенный вариационный автоэнкодер — базовый элемент машинного обучения — обучается разделению и извлечению детальных характеристик (мелкие поры) из 2D-изображений высокого разрешения. Затем он преобразует их в компактные представления. Потом они соединяются с большими структурными особенностями из 3D-изображений низкого разрешения в генераторе LRR-GAN. Работа опубликована в журнале Construction and Building Materials.
Специальная регрессионная потеря обеспечивает согласованность деталей, позволяя контролировать результат на основе входных данных.
Получение 3D-изображения состоит из трех этапов. На первом получают цифровые изображения образцов горных пород с различным разрешением с помощью компьютерной томографии. После эти снимки обрабатываются: шумоподавление, сегментация и обрезка. На втором этапе происходит объединение изображений с низким разрешением и изображений с высоким разрешением для моделирования многомасштабных микроструктур. Именно здесь используется разработанный алгоритм. На третьем этапе параметры структуры пор и фильтрационные свойства оцениваются с помощью численного моделирования.
Сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными дало высокое совпадение. Это говорит о том, что разработанный алгоритм эффективно реконструирует многоуровневые микроструктуры пористых материалов. Величина схожести мелкомасштабных деталей показала, что точность моделирования новым методом в два раза выше по сравнению с другими алгоритмами.
«Как и любой подход, наше решение имеет ряд ограничений. Например, сейчас мы работаем с бинарными изображениями. С одной стороны, это ограничивает нас всего двумя фазами: порами и твердой фазой, но зато результаты сразу подходят для моделирования в масштабе пор — в работе мы рассчитали поток флюида через 3D-изображения, для того чтобы получить проницаемость образцов. Мы продолжаем развивать это направление вместе с сотрудниками и студентами центра Мариной Карсаниной (старший научный сотрудник ЦВФ) и Владимиром Шибановым (студент ЛФИ 2-го курса)», — прокомментировал Кирилл Герке, директор по науке Центра вычислительной физики МФТИ.
Новый алгоритм, восстанавливающий многоуровневые микроструктуры пористых материалов, преодолевает компромисс между разрешением и полем зрения. Он позволяет создавать точные 3D-модели сложных многоуровневых структур. Это открывает путь к более глубокому пониманию физических свойств пористых материалов и поведения потоков жидкостей или газов внутри них. Это способствует развитию «цифровых двойников» материалов, где виртуальное моделирование заменяет дорогие эксперименты, ускоряя инновации в материаловедении.
Telegram 
Дзен 
VK На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
Вопрос о том, можно ли считать чрезмерное увлечение физическими упражнениями аддиктивным поведением, остается дискуссионным. Ученые из Италии и Испании выяснили, что сильнее всего к такому компульсивному поведению склонны люди с чертами перфекционизма.
Биологи на примере птиц определили защитную функцию рыжего пигмента феомеланина, который ранее считали бесполезным и даже опасным из-за доказанной связи с развитием меланомы. Организм использовал его синтез для нейтрализации ядовитого избытка цистеина и выводил токсичные запасы серы в перья.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
Ученые десятилетиями ищут кости мамонтов, которые, по данным генетиков, могли дожить на материке до бронзового века. Очередная потенциальная находка с Аляски, считавшаяся остатками мамонтов, после проверки оказалась костями китов, умерших около двух тысяч лет назад.
Польша может экстрадировать на Украину российского археолога, заведующего сектором археологии Северного Причерноморья в отделе Античного мира Эрмитажа Александра Бутягина. Соответствующее ходатайство направила прокуратура в Окружной суд Варшавы.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно