Нейросетям упростят поиск полезных ископаемых в российских недрах

Карты для ИИ

До конца 2023 года должен обновиться формат государственных геологических карт территории РФ и её континентального шельфа в масштабе 1:1 000 000. Работой занимается московская компания «Минерал-инфо». Она выиграла конкурс ВНИГИ имени А.П. Карпинского на создание механизмов ведения цифровых моделей государственных геокарт. Цена вопроса — 10,5 млн рублей.

Геологические карты должны быть оцифрованы так, чтобы их данные мог использовать искусственный интеллект.

Нейросети и сейчас применяют крупнейшие предприятия добывающей отрасли. Принцип работы у всех один и тот же: искусственный интеллект (ИИ) анализирует имеющиеся массивы геологических данных и выдаёт заключение, где и с какой долей вероятности могут находиться залежи полезных ресурсов. Чем больше информации — тем точнее прогноз.

Анализировали данные геологоразведки и раньше — но вручную, целые отделы специалистов не могут успеть за ИИ по скорости обработки информации.

Геологоразведывательные компании могут пользоваться несколькими базами геологических данных. Самая крупная — Федеральная государственная информационная система «Единый фонд геологической информации о недрах» (ФГИС «ЕФГИ»). Сейчас в эту базу, как следует из отчёта Росгеологии за 2022 год, загружено 2,3 млн учётных данных, скачать можно 340 тысяч документов, 87 тысяч из них представляют собой геологические отчёты.

«Газпром нефть» уже отчитывается о достижениях своей нейросети. 6 июня компания сообщила, что ИИ обнаружил залежи 100 тысяч тонн нефти на Вахском месторождении, на границе Югры и Томской области.

Интерпретация терабайтов

Фото: media.gazprom-neft.ru

«Необходимым условием применения искусственного интеллекта являются накопленные гигантские массивы цифровых данных. Их традиционная обработка требует значительных вычислительных ресурсов и не позволяет извлечь существенную долю полезной информации», — сообщил MASHNEWS управляющий директор научно-исследовательского института холдинга «Росгеология», академик РАН Михаил Эпов.

«В российской геологоразведке накоплены оцифрованные данные сейсморазведки на нефть и газ объёмом многие тысячи терабайт. Процедуры ИИ состоят из нейросетевых аппроксимаций и машинного обучения. Первые используются для сжатия данных в 30–50 раз без потери их информативности. Тем самым минимизируется память для хранения и удаляется часть, не содержащая дополнительной полезной информации», — объясняет академик Эпов.

Самая важная и практическая цель геофизики состоит в интерпретации данных, то есть извлечении из них информации о вещественном составе и строении геологической среды, говорит он. Так создаётся цифровая геологическая модель.

«ИИ перспективен там, где есть гигантские объёмы цифровых данных, — продолжает Михаил Эпов. — Это геофизика (в первую очередь сейсморазведка), измерения в скважинах, цифровые двойники от керна до месторождения. Также большие перспективы связаны с бурным развитием геофизики на беспилотных авиационных системах, где уже накапливаются большие объёмы измеренных данных».

«Пока неясны перспективы применения ИИ в части геологоразведки, не насыщенной оцифрованным содержанием (стратиграфия, тектоника)», — отмечает он.

По прогнозу академика, доля информации, извлекаемой с помощью нейросетей, будет непременно возрастать — как из-за увеличения массивов исходных измеренных данных, так и с углублением их обработки и интерпретации. Но есть нюанс.

«К качественному скачку, связанному с применением ИИ, по моим оценкам, готово не более 5–10% геологоразведочных предприятий, поскольку необходимо создавать новое или адаптировать существующее ПО», — подчёркивает учёный.

Интеллект требует инвестиций

Фото: Илья Наймушин / РИА Новости

Использование ИИ в геологоразведке в России вырастет в два раза к 2025 году, сказал MASHNEWS Артём Кол, выпускающий редактор Telegram-канала «Пронедра».

«С 2019 года компании активно вкладываются в процесс разработки ИИ, и если четыре года назад общий объём инвестиций в этот сектор составлял $2 млрд, то сейчас эта цифра стремительно увеличивается. Примечательно, что российские ресурсодобывающие компании не отстают от общемировых трендов, и в 2019 году для этих целей в России был создан первый российский межотраслевой Альянс по развитию искусственного интеллекта (AI-Russia Alliance), в составе которого »Газпром нефть«, Яндекс, Mail.ru Group, Сбербанк, МТС и Российский фонд прямых инвестиций», — рассказывает Артём Кол.

На сегодняшний день, по его словам, в геологоразведке наиболее перспективны технологии 3D-инверсии, ускоренной обработки геоданных и внедрения роботизированных систем для сбора информации.

«Фактически геологи сегодня умеют составлять 3D-карты залежей месторождения, что облегчает процесс дальнейшей разработки логистики выработки, так как данные более точные, специалисты могут заранее и наглядно увидеть сложные объекты под землёй, рассчитать и спрогнозировать. Большим плюсом остаётся и скорость вычислений загруженных данных. Система делает это в разы быстрее и на 30% точнее большой команды опытных геологов. Что ускоряет весь процесс исследования с шести месяцев до одной-двух недель», — отмечает Артём Кол.

«С точки зрения ПО на первый план выходят инструменты на основе ИИ», — сказал MASHNEWS директор ООО «Гридпойнт Динамикс» (GridPoint Dynamics) Игорь Ефремов. Они позволяют существенно повысить скорость и качество выполнения работ.

«Поэтому, если говорить о готовности предприятий, проблем вообще нет, — говорит Игорь Ефимов. — Все крайне заинтересованы во внедрении ИИ, так как понимают его эффективность. Что же касается законодательства, то проблем пока мало, поскольку нет законов, описывающих использование ИИ. Методички и критерии приёмки результатов на текущий момент основаны исключительно на аналитических алгоритмах и не учитывают возможность применения ИИ. Здесь, конечно, хотелось бы изменения подходов со стороны госструктур. Насколько мне известно, работа в этом направлении ведётся», — отмечает Игорь Ефремов.

Нет простых решений

Фото: Максим Богодвид / РИА Новости

Геологоразведка не заканчивается с обнаружением самого месторождения. В процессе разработки границы могут корректироваться, количество запасов уточняться.

«Нефтегазовая отрасль всегда была высокотехнологичной. Это ошибка, когда считают, что в этой сфере достаточно пробурить скважину и нефть сразу пойдёт. На самом деле простые в плане добычи ресурсы, можно сказать, закончились. Разработка новых месторождений с каждым годом всё усложняется. К тому же необходимо предпринимать усилия, чтобы удерживать объём добычи на старых месторождениях. США в своё время произвели сланцевую революцию. Это революция технологическая, она позволила извлекать ресурсы из сланцевых месторождений. Появились и новые технологии по добыче на трудноизвлекаемых месторождениях газа, отрасль научилась извлекать углеводороды из пластов, которые расположены горизонтально. У нас есть морское месторождение на Сахалине, а скважина расположена на берегу, её протяжённость — 21 километр», — перечисляет ведущий аналитик Фонда национальной энергетической безопасности, эксперт Финансового университета при Правительстве РФ Игорь Юшков.

Извлекать ресурсы такими сложными методами должно быть рентабельно, поэтому компании стремятся максимально эффективно использовать весь массив данных и широко используют методы машинного обучения, объясняет эксперт.

«Человек, столкнувшись со сложной задачей, может вспомнить, что где-то её уже решили и предложить аналогичный вариант. Так вот, машина будет точно знать все эти случаи и подскажет, какую модель лучше применить», — отмечает эксперт.

Три чайника на Петербург

Фото: Павел Львов / РИА Новости

«Месторождения, при освоении которых применяются нейросети, можно назвать интеллектуальными. Сегодня в России их более 40, и на них приходится около 27% всей добычи углеводородов», — рассказал MASHNEWS Алексей Фадеев, доктор экономических наук, исполнительный директор Ассоциации полярников Мурманской области, профессор ВШПМ СПбПУ Петра Великого.

Именно такие технологии, по его словам, позволяют проводить разведку на шельфе, где бурение скважин затруднено, соответственно, места для них выбирают особо пристально, цена ошибки — десятки миллионов рублей. Поэтому перед геологами стоит задача при минимуме пробуренных скважин правильно составить геологическую модель месторождения.

Алексей Фадеев предлагает осознать сложность задач, стоящих перед геологами, на примере Петербурга.

«Площадь Санкт-Петербурга — примерно 20 на 20 километров, диаметр скважины в геологоразведке сопоставим с диаметром бытового чайника. И по трём-четырём таким скважинам на участке 400 квадратных километров требуется построить геологическую модель», — поясняет он.

Использование искусственного интеллекта в геологоразведке позволяет решить ещё одну важную задачу — уменьшить количество людей, которым необходимо проводить работы на территориях со сложными климатическими условиями. Это, по словам Алексея Фадеева, общий тренд — добывающая отрасль делает ставку на безлюдные технологии.

Впрочем, речи о том, что нейросети вытеснят человека из геологоразведки, не идёт.

«Можно вспомнить слова Ньютона, который сказал, что он зашёл так далеко в своих исследованиях, поскольку опирался на опыт своих учителей. Если это проецировать на искусственный интеллект, то нейросети опираются на лучшие достижения человеческого разума. Поэтому никакой конкуренции здесь нет, мы же пользуемся калькулятором, это же не значит, что он украл у нас способность к вычислению, это просто инструмент, который позволяет безошибочно использовать лучшие достижения. Сейчас это особенно важно, нам необходимо максимально эффективно использовать наши ресурсы, это залог энергетической безопасности России», — говорит Алексей Фадеев.

СПРАВКА MASHNEWS:
В 2022 году, по данным Роснедр, внебюджетное финансирование геологоразведочных работ, связанных с углеводородным сырьём, составило 315 млрд рублей. Ещё 12,5 млрд рублей было потрачено на геологоразведку углеводородов из бюджета по линии государственных программ.

Сами недропользователи вложили 62,7 млрд рублей в геологоразведочные работы на месторождениях твёрдых полезных ископаемых. Это на 8% больше показателей 2021 года.