Разработан метод автоматического 3D-моделирования месторождений полезных ископаемых

При геологическом картировании месторождений нередко возникают ошибки. Зачастую это связано с человеческим фактором, когда построение модели определяется гипотезой исследователя. Российские учёные предложили метод на основе нейросетей, который автоматизирует процесс построения трёхмерной карты месторождения полезных ископаемых. Результаты работы опубликованы в журнале Scientific Reports.

Разработанный сотрудниками Геологического института Кольского научного центра РАН Андреем Калашниковым и Дмитрием Степенщиковым, а так же Иваном Никулиным из ООО «Норильскгеология» метод основан на классификации геологической информации при помощи различных алгоритмов кластеризации, которые относятся к машинным методам «обучения без учителя» (unsupervised learning). Это позволило минимизировать влияние исследователя на построение конечной модели.

Метод был опробован на Большетроицком месторождении железных руд. 3D-модель была построена на основе 1029 образцов средней длиной 4 метра из 28 точек бурения. Геологические данные были классифицированы пятью различными методами и лучшим методом кластеризации данных оказался метод, использующий искусственную нейросеть (самоорганизующаяся карта Кохонена). На основе классификации первичных данных образцов была автоматически построена трёхмерная модель месторождения. Получившуюся карту сравнили с двумя моделями, которые были созданы вручную и автоматическое построение карты было признано более точным.

Данный метод позволит автоматизировать процесс построения точных трёхмерных моделей месторождений, что может облегчить и удешевить процесс добычи полезных ископаемых.