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.
В Сколтехе научили искусственный интеллект определять вязкость нефти
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.
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.
Большему количеству учеников, чем когда-либо, трудно осваивать школьную программу. Это связано с низким уровнем развития рабочей памяти и неумением планировать время, считает педагог Алекс Куигли. В новой книге он дал практические рекомендации для учителей, которые помогут сделать работу в классе более продуктивной.
Экологи из Китая подсчитали, как изменились площади оазисов в мире с 1995 по 2020 год. Исследователи также выяснили, в каком регионе оазисных территорий больше всего, в каком темпе происходят изменения и чем на этих землях занимается человек.
Время от времени у самой марсианской поверхности ровер Curiosity регистрирует скачки концентрации метана — газа, который на Земле обычно производят живые организмы. При этом со спутников в атмосфере в целом его найти не удается. Этот парадокс породил среди ученых многолетние споры о том, есть ли метан на Марсе и если да, то как ему удается вести себя так парадоксально. Объяснить это попыталась команда планетологов из NASA.
Авторы нового исследования выявили три фактора, ответственные за так называемый алкогольный блэкаут — распространенное последствие употребления спиртных напитков, когда человек сталкивается с провалами в памяти.
По оценкам ученых, «свободных» планет в Млечном Пути может быть в 20 раз больше, чем звезд. Так как планеты сами не светятся, разглядеть их сложно: их ищут гравилинзированием, лучше всего обнаруживающим самые массивные планеты типа Юпитера. Но вот удалось найти еще одну такую «сироту», причем не массивную с Юпитер, а земного размера. И ученые уверены, что это лишь первая находка из многих.
В норме чем больше становится видов в группе, тем острее они конкурируют между собой, что сначала замедляет возникновение новых видов, а затем ведет к вымиранию. Новая научная работа показала, что у рода Homo ситуация почему-то была обратной: чем больше видов он образовывал, тем быстрее возникали новые дополнительные. Среди позвоночных подобных примеров нет, только среди жуков на изолированных островах. Ученые выдвинули ряд гипотез, позволяющих объяснить столь удивительный результат.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Американская компания JetZero, которая обещает произвести фурор в гражданской авиации, получила сертификат летной годности на испытания уменьшенной копии разрабатываемого ею сверхэффективного реактивного авиалайнера со «смешанным крылом». Предстоящая программа летных испытаний будет направлена на оценку летно-технических характеристик самолета, его устойчивости и управляемости.
Ученые из США и Швейцарии определили четыре ключевых механизма, задействованных в трансформации личности человека. Но ни один из них не сработает без самого главного — сильного желания измениться.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии