Científicos del Instituto de Geología del Petróleo y Gas de la Rama Siberiana de la Academia Rusa de Ciencias (INGG SB RAS) han desarrollado un algoritmo de red neuronal que acelera drásticamente la búsqueda de minerales comunes. Según informó TASS en el servicio de prensa del instituto, la metodología ya ha sido probada en el sureste del Distrito Autónomo de Yamal-Nenets.
El algoritmo procesa datos de archivo de sísmica 3D, centrándose en la parte superior de la sección geológica con un espesor de 30 a 100 metros, donde se encuentran arenas, arcillas, grava y turba. Para grandes proyectos de infraestructura en Yamal-Nenets, el volumen de materia prima de arena puede superar 1 millón de metros cúbicos, y la distancia de las canteras alcanza los 300 km, lo que hace que los costos de transporte sean críticos.
El desarrollo resuelve el problema de la logística costosa: las áreas prometedoras se identifican directamente en el territorio de la licencia de los yacimientos de hidrocarburos. La red neuronal es resistente al ruido y no requiere reentrenamiento para cada nueva área, lo que la distingue favorablemente de los enfoques tradicionales. En esencia, los antiguos conjuntos sísmicos se transforman en un mapa listo de materiales de construcción, reduciendo el daño ambiental y el costo de desarrollo de los campos del norte.