Балтийское Объединение Изыскателей
Рег. номер: СРО-И-018-30122009
Рег. номер: СРО-И-018-30122009
Ассоциация СРО «БОИ» на сегодняшний день объединяет порядка 400 юридических лиц и индивидуальных предпринимателей из разных регионов страны, являясь одной из крупнейших и надежных СРО в сфере инженерных изысканий. Материалы инженерных изысканий, выполненных членами нашей Ассоциации, лежат в основе большого количества значимых проектов по созданию жилья, промышленных объектов и транспортной инфраструктуры в разных регионах России. Руководство СРО на протяжении многих лет входит в состав Совета Национального объединения изыскателей и проектировщиков, принимает активное участие в его работе, представляя интересы членов Ассоциации. Также мы активно взаимодействуем с профильными федеральными и региональными органами исполнительной и законодательной власти, выступая с инициативами и предложениями, направленными на совершенствование профильного законодательства, приведение нормативной базы в соответствие с международными стандартами, обеспечение отрасли квалифицированными кадрами, внедрение инновационных технологий, сохранение и развитие изыскательских организаций.
Вихров А.Н.
Личный кабинет для членов Ассоциации СРО «БОИ»
ВходУченые Института геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета (КФУ) предложили объединить компьютерную томографию и машинное обучение для целей классификации горных пород. Новая методика позволяет выделять достаточно важные детали, которые чаще всего оставались незамеченными при обычном анализе. Об этом сообщает газета «КоммерсантЪ».
Технология была применена на практике при исследовании карбонатных кернов из нефтяного месторождения и смогла достаточно быстро и точно выделить зоны с различными свойствами, которые позже подтвердились при более традиционном анализе, связанном с рентгеновской дифракцией. Новый подход позволил глубже понять внутреннюю структуру и неоднородности, что особенно важно в процессе разведки и разработки нефтяных месторождений.
Для реализации метода учеными КФУ был создан набор данных, включающий более 65 560 микротомографических изображений стандартных образцов различных типов пород, таких как песчаники, алевролиты, известняки и нефтеносные сланцы. Эти изображения представляют собой детальные 2D-срезы кернов, полученные с помощью высокоточной микротомографии. В рамках исследования они были проанализированы с помощью нейронной сети, обученных распознавать изображения и доработанной для решения задачи анализа изображений пород.
Внедрение искусственного интеллекта в научную работу открыло большие преимущества. С высокой точностью (более 94%) метод автоматически распознает ключевые особенности пород, такие как тип породы, текстуры, наличие трещин или сульфидов (соединения различных металлов и серы). Более того, система способна определять даже такие специфические элементы, как размерность зерен обломочных пород или присутствие зон, обогащенных органическими веществами, что особенно важно для оценки углеводородного потенциала породы.
