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.
Telegram 
Дзен 
VK Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Какие физические параметры делают мужское тело привлекательным? В новом международном исследовании ученые попытались разобраться в вопросе с помощью снимков рентгеновской денситометрии и эволюционного моделирования. Полученные результаты поставили под сомнение популярный стереотип о предпочтении худощавых и мускулистых мужчин.
Гарум — знаменитый рыбный соус, который был неотъемлемой частью кухни Древнего Рима и других средиземноморских культур. Он стоял на столах и в хижинах бедняков, и в пиршественных залах патрициев. Философ Сенека с отвращением называл его «драгоценной сукровицей протухших рыб», но миллионы римлян обожали эту приправу. Что на самом деле входило в ее состав? Ответ на вопрос нашла международная команда ученых с помощью чанов, которые использовались для приготовления соуса.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
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