Геологияда жана пайдалуу кендерди чалгындоодо маалыматтык иштеп чыгуунун интеллектуалдык системалары
Ачкыч сөздөр:
интеллектуальные системы, обработка данных, геология, разведка полезных ископаемых, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, большие данные, ГИС, цифровизация, прогнозное картированиеАннотация
Бул макалада геология жана пайдалуу кендерди чалгындоо боюнча актуалдуу маселелерди чечүү үчүн маалыматтарды иштеп чыгуу жана аларды колдонуу үчүн заманбап интеллектуалдык системасын комплекстүү талдоо жүргүзүлөт. Мындай системалардын архитектурасы, анын ичинде машинаны үйрөнүү ыкмалары, нейрон тармактары, чоң маалымат технологиялары жана геомаалыматтык системалар каралат. Өзгөчө көңүл практикалык маселелерди чечүүгө бурулду: геофизикалык маалыматтарды автоматтык түрдө интерпретациялоо, кен байлык объектилерин болжолдуу картага түшүрүү, үч өлчөмдүү геологиялык моделдерди куруу жана чалгындоо иштерин пландаштыруу үчүн сунуштоочу системаларды түзүү. Муңайгаз жана катуу кендик тармактардын мисалдарын талдоонун негизинде интеллектуалдык системаларды киргизүү болжолдордун тактыгын 20-30% га жогорулатууга, маалыматтарды чечмелөө мөөнөтүн 3-5 эсеге кыскартууга жана чечим кабыл алууда финансылык тобокелдиктерди азайтууга мүмкүндүк берери көрсөтүлгөн
Шилтемелер
Zhou, Y., Esterle, J.S. & Dhnaram, C. Digital Rocks: A Review of Recent Developments in DataDriven Mineral Exploration. Natural Resources Research 30, 3355–3375 (2021).
Иванов А.А. Интеллектуальные системы в геологоразведке: теория и практика. – М.:Наука, 2021. – 356 с.
Петров В.В., Сидоров К.К. Применение машинного обучения в анализе геофизических данных // Геология и геофизика. – 2022. – Т. 63. – № 7. – С. 845–860.
Смирнов Ю.П., Лавров С.А. Использование нейросетевых моделей в прогнозировании месторождений полезных ископаемых // Вестник МГРИ. – 2020. – № 6. – С. 45–53.
Сафронов В.В. ГИС-технологии в геологии и недропользовании. – Екатеринбург: УрОРАН, 2018. – 312 с.
Федоров А.А., Кузьмичев П.П. Искусственный интеллект в обработке геофизических данных // Геофизика. – 2021. – № 5. – С. 27–35.
Иванов А.А., Петров В.В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования локализации золоторудных месторождений (на примере Восточно-Сибирского региона) // Геология рудных месторождений. – 2023. – Т. 65. – № 2. – С. 45-60.
Смирнов Ю.П., Лавров С.А. Алгоритмы глубокого обучения для автоматической интерпретации сейсмических данных при поисках углеводородов // Геофизика. – 2022. – № 4. – С. 50-58.
Козлов И.И. Стратегия построения цифрового месторождения: от Big Data к интеллектуальной платформе принятия решений // Горный журнал. – 2023. – № 1. – С. 45-51.
