+7 (347) 223-91-53
info@geospace-ufa.ru
Термин
10 материалов в загруженном архиве.
Предложена концепция беспилотной авиационной системы для мониторинга геофизических проектов. Описаны многоуровневые платформы, навигация при ограниченном GNSS, Mesh-сеть, машинное зрение, автоматическое выявление событий и возможные эффекты для безопасности, простоев, обслуживания и операционных рисков.
Описан комплексный подход «Тюмень Гео Технологий» к цифровизации полевых сейсморазведочных работ. Рассмотрены «Цифровой диспетчер», мониторинг персонала и оборудования, ГИС-инструменты, аккумуляторный блок, искусственный интеллект и предиктивная аналитика.
Обзор посвящён применению искусственного интеллекта в интерпретации сейсмических данных. Рассмотрены облачные платформы, машинное обучение, физически информированные модели, 4D-мониторинг, оптоволоконные системы, цифровые двойники, объяснимый ИИ и квантовые вычисления.
Представлена цифровая система DSS для управления сейсмической партией и виброисточниками. Описаны беспроводной обмен данными, GPS-навигация, распределение заданий, контроль качества, работа с запретными зонами, статистика и возможности автоматизации полевых процессов.
Материал рассказывает о VII конференции в Красноярске, посвящённой обработке и интерпретации сейсмических данных, полевым технологиям, искусственному интеллекту, региональной геологии, семинарам и отзывам участников.
Изложена концепция развития ПО Prime, ориентированная на глубинную обработку сейсмических данных, моделирование волновых полей, инверсии, томографию, учёт поглощения и применение ИИ.
Представлены решения компании «Нейросети» на основе компьютерного зрения и ИИ для анализа внимания и поведенческих реакций участников коммуникаций, контроля обучения и мониторинга состояния водителей.
Статья систематизирует сценарии применения ИИ в геофизике и нефтегазовой отрасли, рассматривает технические, методические и системные ошибки, ограничения глубокого обучения и тенденции подготовки данных, автоматизации и предиктивной аналитики.
Отчет о 25-й конференции «Геомодель-2023», посвященной геологоразведке, моделированию, обработке и интерпретации данных, трудноизвлекаемым запасам, машинному обучению и искусственному интеллекту.
Описано применение компьютерного зрения и нейронных сетей для повышения качества сейсмических изображений и выявления разломов. Рассмотрены синтетические обучающие данные и пример интерпретации сейсмического куба со сложной нарушенностью.