• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
03.11.2020, 11:12
Сколтех
472

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 / Автор: Godefridus Victorinus

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.
Сколтех
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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

28 июля, 11:46
Редакция Naked Science

Правительство испанского автономного сообщества Арагон поддержало строительство гигафабрики по производству аккумуляторов в Фигеруэласе — совместный проект Stellantis и CATL. Решение завершило процесс согласования, открыв путь к реализации проекта TORO.

27 июля, 13:20
Александр Березин

Четыре точки Европы показали одну и ту же картину: как минимум несколько десятков тысяч лет регулярных сильных пожаров. До сих пор ученые не сталкивались с ископаемыми следами настолько длительных регулярных событий такого типа. Авторы новой работы предложили феномену объяснение, но оно имеет существенные недостатки.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

24 июля, 11:13
Игорь Байдов

Правильно подобранные звуковые последовательности способны не только стимулировать рост растений, но и влиять на их урожайность. К такому выводу пришли авторы нового исследования. Они разработали технологию, которая позволяет воздействовать на процессы развития растений через акустические сигналы без использования генной инженерии или химикатов. В экспериментах добились повышения урожайности мяты, сои, болгарского перца и конопли.

28 июля, 10:09
ПНИПУ

Рост средней продолжительности жизни и старение населения формируют новые требования к системе государственного планирования. Для обоснованного распределения ресурсов в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки необходимы достоверные данные о возрастной структуре общества. Сегодня для этого применяют специальные математические модели, позволяющие прогнозировать изменения. Проблема в том, что их создавали еще в прошлом веке. Они не учитывают существующие демографические закономерности и улучшение качества современной жизни. Их использование часто ведет к значительным погрешностям в расчетах, что, в свою очередь, делает невозможным своевременное перераспределение бюджетных средств между ключевыми государственными структурами. Ученые Пермского Политеха предложили новую модель для прогнозирования продолжительности жизни, которая работает с точностью 99,7%. Ее можно применять для планирования в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

1 июля, 11:54
Марк Чернов

Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий