Rusiyalı və iranlı alimlər süni intellektə əsaslanan yeni neyron şəbəkə alqoritmi hazırlayıblar. Bu texnologiya dağ süxurlarının maye və qazları hansı istiqamətdə və nə dərəcədə keçirdiyini əvvəlcədən müəyyən etməyə imkan verir. Yeni metodun neft-qaz yataqlarının qiymətləndirilməsi, yeraltı suların çirklənməsinin izlənməsi və geoloji tədqiqatlarda istifadə olunacağı gözlənilir.

HİT.az xəbər verir ki, bu barədə Moskva Fizika-Texnika İnstitutunun (MFTİ) alimləri məlumat yayıblar. Tədqiqatın nəticələri Advances in Water Resources elmi jurnalında dərc olunub.

Süxurların keçiriciliyi yataqların işlənməsinin iqtisadi səmərəliliyini müəyyən edən əsas göstəricilərdən biridir. Neft və qazın laylardan hansı həcmdə və sürətlə çıxarılmasından tutmuş, çirkləndiricilərin yeraltı sulara yayılma ehtimalına qədər bir çox proses bu xüsusiyyətdən asılıdır.

İndiyədək keçiriciliyin müəyyənləşdirilməsi üçün süxur nümunələrinin uzunmüddətli laboratoriya sınaqları və ya üçölçülü tomoqrafik təsvirlər əsasında mürəkkəb kompüter hesablamaları tələb olunurdu. Mövcud üsulların əksəriyyəti isə yalnız orta göstəricini hesablayır, süxurun müxtəlif istiqamətlərdə fərqli keçiricilik xüsusiyyətlərini nəzərə almırdı.

Yeni alqoritm bu məhdudiyyəti aradan qaldırmağa yönəlib. Neyron şəbəkə süxurun məsaməli strukturunu xarakterizə edən statistik göstəriciləri təhlil edərək keçiriciliyin bütün doqquz komponentini proqnozlaşdırır. Bunun üçün tədqiqatçılar 998 süni üçölçülü məsaməli mühit təsvirindən ibarət məlumat bazasından istifadə ediblər. Modelə birbaşa həcmli görüntülər deyil, onların strukturunu təsvir edən yığcam statistik məlumatlar təqdim olunur.

MFTİ-nin Hesablama fizikası mərkəzinin baş elmi işçisi, tədqiqatın həmmüəllifi Kirill Gerkenin sözlərinə görə, bu yanaşma hesablama xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Belə ki, neyron şəbəkə öyrədildikdən sonra nəticəni saniyənin kiçik bir hissəsində təqdim edə bilir. Alqoritmin proqnozlarında orta mütləq faiz xətası isə 16,6 faiz təşkil edir.

Tədqiqatın digər həmmüəllifi Marina Karsanina bildirib ki, alimlər məsaməli mühitlərin strukturunu daha səmərəli təsvir etmək üçün uzun müddətdir çalışırlar. Onun fikrincə, bu xüsusiyyətlərin neyron şəbəkələrin təlimində istifadə edilməsi gələcəkdə geniş yayılacaq yanaşmalardan birinə çevrilə bilər.

Yeni texnologiya neft-qaz sənayesində kollektorların sürətli qiymətləndirilməsi, həmçinin hidrogeologiya və torpaqşünaslıq sahələrində çirkləndiricilərin yayılmasının modelləşdirilməsi üçün perspektivli hesab olunur.

Bununla belə, metod hələlik sintetik məlumatlar əsasında sınaqdan keçirilib. Onun real geoloji nümunələr üzərində effektivliyi əlavə yoxlamalar tələb edir.

Samir