В Сколтехе научили искусственный интеллект определять вязкость нефти — Naked Science
6 минут
Сколтех

В Сколтехе научили искусственный интеллект определять вязкость нефти

4.1

Группа ученых из Сколтеха разработала алгоритмы машинного обучения, позволяющие научить искусственный интеллект определять вязкость нефти методом ядерного магнитного резонанса. Новый способ может использоваться нефтяными компании и даже в других отраслях, в которых важно определять свойства вещества по косвенным параметрам.

В Сколтехе научили искусственный интеллект определять вязкость нефти / ©www.sonar2050.org

Исследование опубликовано в журнале Energy and Fuels. Вязкость – важный параметр для нефти и продуктов ее переработки. Он оказывает влияние и на ее добычу и процессы дальнейшей обработки, а также необходим для понимания динамики и моделирования процессов, происходящих в месторождениях. Стандартные методы определения и мониторинга вязкости – дорогие, занимают много времени, а иногда и невыполнимы технически.

Свойства вещества можно определять с помощью ядерного магнитного резонанса (ЯМР), метода основанного на способностях вещества поглощать и излучать электромагнитную энергию. Химически нефть неоднородна и представляет собой смесь различных углеводородов, поэтому, интерпретировать результаты ЯМР крайне сложно.

Группа ученых из Сколтеха, Университета Калгари (Канада) и Университета Кертин (Австралия) применили к данным ЯМР алгоритмы машинного обучения. Модель, обученная на ЯМР данных различных видов нефти из месторождении Канады и США, смогла точно предсказывать вязкость, что подтверждалось результатами лабораторных исследований.

По словам одного из руководителей исследования профессора Центра добычи углеводородов Сколтеха Дмитрия Коротеева, их работа иллюстрирует то, как машинное обучение может помочь изучать свойства материалов не напрямую, а по косвенным измерениям. В частности, можно определять вязкость не по лабораторным тестам с использованием вискозиметра, а с помощью ЯМР-измерений. В практическом плане это дает возможность получить информацию о нефти прямо в скважине, без подъема образцов на поверхность и тестирования в лаборатории.

«Удивительно, но здесь машинное обучение работает точнее классических корреляций, – комментирует профессор Коротеев. – Экспериментальные данные прямых и косвенных измерений, которые были у нас в распоряжении, послужили хорошей обучающей выборкой для алгоритмов машинного обучения. Тесты алгоритмов показали хорошую обобщающую способность и отсутствие переобучения».

Особенно интересна высокая точность моделей машинного обучения в работе с образцами сверхтяжелой нефти и битума. Из-за сложного химического состава взаимосвязь между параметрами ЯМР и вязкостью для такого типа веществ не определена. Поэтому в эмпирических моделях требуется проведение дополнительных измерений, которые сложно проводить в полевых условиях. В случае машинного обучения такие измерения не требуются.

Ученые утверждают, что область применения технологии не ограничивается только нефтедобывающей отраслью. Существует много примеров, где достать образец материала на тестирование очень сложно и проведение измерений косвенных параметров – хорошая альтернатива. Например, в пищевом кластере можно определять качество фруктов без разрезания, или в сельском хозяйстве — оценивать свойства почв сразу на больших площадях. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
9 часов назад
5 минут
Илья Ведмеденко

Украинские разработчики представили концепт ударного беспилотника, способного среди прочего поражать воздушные цели. На презентационном видео аппарат поражает ракетой БПЛА «Орион».

12 часов назад
4 минуты
Сергей Васильев

Галактические нити крупномасштабной структуры Вселенной тянутся на сотни миллионов световых лет — и, как оказалось, вращаются, увлекая в движение все свои галактики.

4 часа назад
5 минут
Илья Ведмеденко

По словам главы «Роскосмоса» Дмитрия Рогозина, перспективный российский ядерный буксир «Зевс» займется поиском признаков внеземной жизни. Среди других задач — полеты к естественному спутнику Земли.

12 июня
58 минут
Николай Цыгикало

Грохот уходящих в космос ракет, гигантские столбы огня, колоссальная сила, превосходящая силу тяжести. Форсажный рев боевых самолетов. Самое громкое и мощное силовое устройство человека. Все это — канал особой формы и особых свойств, радикально изменивший человечество. В чем его суть и как происходит трудное рождение сверхзвука — читайте в нашем материале.

12 июня
9 минут
Василий Парфенов

Российские эпидемиологи считают, что в столице могла появиться своя разновидность вируса SARS-CoV-2. Кроме того, по мнению специалистов Центра имени Гамалеи, сейчас важным является индийский штамм коронавируса. По отношению к нему активность сывороток у вакцинированных и переболевших Covid-19 снижена в 2-3 раза.

9 июня
4 минуты
Ольга Иванова

Международная команда исследователей изучила геологию и условия существования самого большого моря в истории планеты — Паратетиса.

24 мая
23 минуты
Ольга Иванова

«Сексуальную революцию совершили задние сиденья автомобилей», – заявил в свое время американский общественный деятель Джерри Рубин. И ошибся. Раскрепощение нравов происходило задолго до появления машин, причем много раз. Оно напоминает движение маятника. Как и почему вершились «секшал революшнс» и стоим ли мы на пороге нового витка сексуальности или же нас ждет ужесточение морали? Об этом – в нашем материале.

9 июня
4 минуты
Ольга Иванова

Международная команда исследователей изучила геологию и условия существования самого большого моря в истории планеты — Паратетиса.

27 мая
51 минута
Александр Березин

Хотя в прессе много пишут об исключительно редких «побочках» от вакцин, практика показывает, что бояться надо совсем другого. Самым страшным врагом привитого остается... коронавирус. Даже после вакцин Pfizer или Moderna от него иногда умирают — и подобных случаев уже сотни. Разумеется, среди непривитых таких на порядки больше, но погибшим и членам их семей от этого не легче. Еще хуже то, что две из трех российских вакцин, похоже, защищают от ковида намного слабее Pfizer и Moderna. Это довольно странно с учетом того, что третий российский препарат в этом плане не уступает западным аналогам. Почему российские власти финансируют миллионные тиражи слабой вакцины, имея в распоряжении вполне полноценную?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: