Оцифровка недр
Сибирские ученые оттачивают цифровые методы геологоразведки
Сибирские ученые оттачивают цифровые методы геологоразведки
При поддержке программы «Приоритет 2030», запущенной Минобрнауки РФ в этом году, Сибирская Школа Геонаук, один из исследовательских институтов в структуре ИРНИТУ, создал стратегический консорциум в сфере недропользования и цифровизации геологических и геофизических исследований — i. GeoDesign. Цель этого проекта — развитие новых цифровых инструментов в проектировании сложных промышленных конструкций и подготовка профильных специалистов.
В объединение i. GeoDesign вошли институт геохимии им.
Организаторы консорциума называют i. GeoDesign проектом исследовательского института нового типа. На пилотной стадии университет содержал проект самостоятельно, однако институты, занимающиеся не только сугубо прикладными исследованиями, не могут существовать без прямой или опосредованной поддержки со стороны государства, констатирует руководитель Сибирской Школы Геонаук и проекта i. GeoDesign, к. г.-м.н. Александр Паршин: участие в программе «Приоритет 2030» позволит ученым инвестировать в развитие в развитие приборной и аналитической базы, а также закупать современную экспедиционную технику.
Косвенной предпосылкой для создания консорциума в рамках участия в программе «Приоритет 2030» послужила наблюдаемая в России тенденция к истощению
Стоимость поисковых работ на небольшом участке по сервисной модели составляет около 80–160 млн рублей (ориентировочная стоимость среднего кейса на золото в условиях Сибири), а себестоимость выполнения такого же проекта университетом и его партнерами по консорциуму позволяет снизить ее до 7–8 млн рублей к 2024 году, подсчитали ученые. «В ИРНИТУ есть существенный технологический задел по целому ряду перспективных направлений: искусственный интеллект, анализ больших данных — с целью ранжирования больших площадей по вероятной перспективности на лицензировнание, — а также беспилотные системы для комплексной аэрогеологии, в частности
На отдельных лицензионных участках ученые собирают крупные массивы детальных геоданных при помощи беспилотных воздушных систем. Оснащенные одним или несколькими измерительными приборами дроны способны облетать большие площади и позволяют быстро и дешево получить большие объемы геологической информации. «С использованием беспилотной геофизики нам удалось заверить и изучить серию перспективных участков, — рассказывает заведующий отделом урана и редких металлов ФГБУ „ВИМС“ Николай Гребенкин. — Сотрудниками наших организаций совместно были разработаны первые в России методические рекомендации по проведению беспилотной магниторазведки, эти рекомендации были утверждены РОСНЕДРА. Сейчас нами внедряются
По словам Гребенкина, в рамках консорциума i. GeoDesign ученым удастся существенно увеличить объемы
Роботизированные системы предоставляют огромные объемы геоданных, но, чтобы их эффективно использовать, нужно их с той же скоростью обрабатывать. «До введения
Поскольку ни один из геологических и геофизических методов по отдельности (кроме горных работ и бурения) не дает исчерпывающей информации о рудном потенциале того или иного участка, необходимо рассматривать все эти сведения в совокупности. Большой объем часто разнородных, часто неполных данных, нужно сначала обработать, а затем еще и дополнить наиболее актуальной информацией, например, данными со спутников, объясняет Паршин: при этом крайне важно перейти от геофизических исследований к вероятностным моделям распределения физических параметров в геологической среде. «К примеру, мы запустили дрон, который оснащен системой для измерения магнитного поля или фиксации электромагнитных импульсов, — рассказывает Паршин. — В классическом варианте на основе этих данных строятся карты распределения отдельных параметров, затем на этих картах отмечаются аномалии. Современные подходы к интерпретации данных позволяют перейти от карт полей к вероятностным
Метод прогнозирования на основе комплексных геоданных называется Mineral Prospectivity Mapping (MPM), его применение позволяет с довольно высокой точностью определить, где может находиться месторождение, и где его точно не может быть. Важной составляющей этого метода является машинное обучение. «Мы собираем региональные базы данных известных объектов, — говорит Паршин. — Обучаем алгоритмы на одной половине выборки, смотрим, как воспроизвелась вторая половина. В итоге мы получаем карту вероятностной ресурсной перспективности, сравниваем ее с картой нераспределенного фонда недр, смотрим, какие из перпективных участков еще не изучены». Однако компьютерные прогнозы несут скорее вспомогательную функцию, потому что всегда нужно учитывать разные дополнительные признаки, которые лежат в экспертной области, подчеркивает Паршин, и в любом случае базируются не только на математическом, но и на экспертном подходе. Методы MPM применяются как на региональном (выбор новых участков для проведения поисковых работ на основе архивных и дистанционных данных), так и на локальном (определение наиболее перспективных мест на конкретном лицензионном участке) уровне.
Современные подходы к интерпретации данных позволяют перейти от карт полей к вероятностным 3D-моделям распределения физических свойств в горных породах как на поверхности, так и в глубине земли
При поддержке программы Минобрнгауки России «Приоритет 2030» и Российского научного фонда ученые рассчитывают к 2024 году завершить работу над системой, которая будет строить вероятностные
Проект i. DIT направлен на решение задач связанных с устаревшим технологическим укладом, невысокой производительность труда и недостаточной цифровизацией в различных отраслях промышленности, рассказывает заместитель директора
Ученые продолжат развивать такие инновационные методы, как нетрадиционная разведочная геохимия, невзрывная сейсморазведка, solid-state лазерное сканирование поверхности Земли, а также экологичное мобильное бурение
Проект предусматривает выстраивание принципиально новой системы подготовки научных кадров, начиная со студенческой скамьи, объясняет Малащенко: участие студентов в реальных проектах обеспечит увеличение количества исполнителей и позволит нарастить объем НИОКР. Через проекты у студентов будут ускоренно формироваться исследовательские и инженерные компетенции, а компании партнеры смогут оценивать качество подготовки специалистов, уверен Малащенко. Кроме того, организаторы объединения рассчитывают, что консорциум i. DIT поможет университету увеличить объем НИОКР более чем в 3 раза к 2024 году и занять лидирующие позиции по ряду технологических направлений в авиастроении, машиностроении, строительстве и энергетике.
В коллаборации с проектом i. GeoDesign ученые продолжат совместную работу над беспилотными летательными аппаратами для геологоразведки из композиционных материалов, а также разработкой и изготовлением машин и оборудования специального назначения, говорит Малащенко. Важной составляющей проекта является тесное сотрудничество с промышленными предприятиями и другими научными организациями:
Московским авиационным институтом, Национальным исследовательским Томским политехническим университетом,
Формирование нового поколения научных руководителей, способных выступать полноправными партнерами главных инженеров ведущих высокотехнологичных компаний, формировать междисциплинарные команды и разрабатывать конкурентоспособные на мировом уровне технологические решения, — один из приоритетов проекта Digital Industrial Technologies.