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 Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
Немецкие и нидерландские археологи выяснили, что 125 тысяч лет назад неандертальцы целенаправленно ловили и разделывали европейских болотных черепах. Это первое свидетельство того, что северные популяции древних людей охотились на рептилий. Остатки черепах нашли в тех же слоях, где неандертальцы массово убивали гигантских слонов. Значит, черепах ловили не из-за голода. Вероятно, на них охотились дети ради панцирей, которые использовали для изготовления посуды.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
После глобальных прорывов прошлого столетия космонавтика неспешно продолжает свое эволюционное развитие. Ученые и инженеры уже несколько десятилетий бьются за каждый килограмм полезной нагрузки, работая над созданием деталей для ракет и спутников из легких и прочных материалов. По словам генерального директора госкорпорации «Роскосмос» Дмитрия Баканова, за последние пять лет в отечественной космонавтике появилось около 30 новых сплавов и композитов, которые сокращают массу изделий. Однако для новых революционных прорывов в отрасли ограничения материалов по-прежнему остаются одним из фундаментальных барьеров, который ученые пока не могут преодолеть без серьезных компромиссов. Ко Дню космонавтики доктор технических наук, профессор кафедры функциональных наносистем и высокотемпературных материалов НИТУ МИСИС Игорь Блинков рассказывает о перспективных материалах для космоса.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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