INNOPOLIS, RUSKO / EuroWire / — Ruští vědci z Univerzity Innopolis získali patent na metodu umělé inteligence, která analyzuje fotografie vrtných jader za účelem identifikace zlomů, zlomů, žil, brekcií a dalších geologických struktur. Tento krok má urychlit klasifikaci hornin a geologické modelování. Patent s názvem RU2856857C1 byl zveřejněn 25. února 2026 a jako nabyvatele jmenuje Univerzitu Innopolis. Zahrnuje metodu shlukování dat z vrtných jader pro strukturně-litologickou klasifikaci hornin získaných během průzkumného vrtání.
Vynález uvádí jako vynálezce Ilmira Nugmanova, Arseny Pinigina, Artura Šagitova a Aichema Bouabida. Podle univerzitních materiálů zveřejněných v květnu se projekt zabývá jednou z nejpracnějších částí podpovrchové analýzy, ručním popisem jádrovnic používaných k dokumentaci složení a struktury horniny z vrtaných intervalů. Fotografie jádrovin se široce používají při průzkumu a plánování těžby, protože uchovávají vizuální záznam puklin, vrstev, minerálních žil a dalších prvků, které mohou ovlivnit interpretaci ložiska.
Patentovaný pracovní postup využívá dvoustupňový systém zpracování obrazu. V první fázi neuronová síť založená na transformátoru skenuje fotografie jaderníků, izoluje metrové řezy jádra a propojuje každý řez se správným hloubkovým intervalem. Ve druhé fázi předem trénovaný sémantický segmentační model analyzuje každý řez a detekuje struktury včetně trhlin, zničených zón, zlomů, žil, brekcií a pruhů. Abstrakt patentu rovněž uvádí, že metoda odstraňuje technogenní trhliny z cílové oblasti před následným zpracováním a výpočtem dalších geologických prvků.
Podrobnosti o patentu a pracovní postup
Pro každou sekci systém generuje to, co univerzita popisuje jako digitální otisk prstu obsahující 2 780 číselných hodnot na snímek. Tyto hodnoty zahrnují indikátory spojené s texturou, barvou, kontrastem a přítomností puklin. Algoritmus poté seskupuje vícerozměrné vektory znaků, aby seskupil podobné struktury a zvýraznil anomálie v horninovém záznamu. Převodem fotografií do strukturovaných dat spojených s hloubkovými souřadnicemi je metoda navržena tak, aby podporovala konzistentnější klasifikaci snímků jádra napříč velkými objemy materiálu.
Univerzita Innopolis uvedla, že systém během testování klasifikoval fotografie jádra v přibližně sedmi z deseti případů stejným způsobem jako zkušený geolog. Univerzitní materiály popisují práci jako součást snahy o zkrácení času a subjektivity spojené s manuální dokumentací jádra. Mezi jmenovanými vynálezci patentované metody jsou Arsenij Pinigin a Ilmir Nugmanov, oba univerzitou identifikovaní jako osoby zapojené do její práce v oblasti technologií ropy a plynu.
Aplikace v průzkumu a stavebnictví
Vývoj je zaměřen na úkoly v geologickém průzkumu, těžbě a stavebnictví, kde rychlé posouzení struktury hornin může ovlivnit rozhodnutí o ložiskách, vrtech, lomech a inženýrských podmínkách. Univerzita uvedla, že shlukovací přístup je obzvláště užitečný pro identifikaci komplexních zlomů, tektonických brekcií a dalších anomálních struktur, které mohou ovlivnit posouzení stability. Protože systém mapuje každý detekovaný prvek do hloubkového intervalu, dokáže uspořádat pozorování založená na obrazech ve formátu, který lze použít společně s širší geologickou interpretací.
Patent byl podán 27. května 2025 a jeho zveřejnění v únoru 2026 formalizovalo právní ochranu metody v Rusku. Spolu s technickým popisem univerzity z května 2026 grant popisuje pracovní postup, který kombinuje automatickou detekci řezů, sémantickou segmentaci a shlukování pro analýzu horninových jader. Pro Innopolis University je výsledkem patentovaný nástroj umělé inteligence zaměřený na přeměnu fotografií z jaderníků na klasifikovaná geologická data, aniž by se spoléhal pouze na manuální kontrolu.
Článek Ruský patent na umělou inteligenci zefektivňuje analýzu geologických jader se poprvé objevil na North Brit .