В специализированном геологическом подразделении «Норникеля» внедрили в работу отечественное программное обеспечение на базе нейросетей, которое автоматически анализирует фотодокументацию бурового керна. Технология позволяет в разы ускорить оценку степени нарушенности массива, «оживить» исторические архивы данных и повысить достоверность геомеханической модели, необходимой для качественных расчетов устойчивого состояния объектов горной инфраструктуры.
Ежегодно при геологоразведке бурят километры скважин, а извлеченный керновый материал тщательно фотографируют. Раньше эти снимки использовали преимущественно геологи. Геомеханикам же для оценки устойчивости массива приходилось проводить дополнительные, дорогостоящие специализированные изыскания или вручную описывать архивные фото, что требовало колоссальных трудозатрат.
В 2026 году специалисты решили эту проблему с помощью искусственного интеллекта.
«Главная идея метода, который мы успешно применяем с начала этого года, – автоматизация рутинных процессов. Раньше документация велась исключительно вручную, что занимало очень много времени. Благодаря новым технологиям мы получили возможность не только ускорить работу, но и вовлечь в анализ огромные массивы исторической информации. Мы оцифровываем фотодокументацию керна прошлых лет и пополняем нашу геомеханическую базу знаний», – рассказал главный менеджер группы геомеханики специализированного геологического подразделения «Норникеля» Илья Неволин.
Как ИИ «видит» трещины
В компании используют отечественную разработку Magic Code от компании Skientia. Программа работает как опытный специалист: нейросеть сканирует четкие снимки керна (стандарт качества – от 10–15 мегапикселей), автоматически выделяет столбики породы, привязывает их к глубине и находит нарушения.
Алгоритм не просто фиксирует разломы, но и классифицирует их, отделяя природные трещины от механических повреждений, полученных в процессе бурения. На выходе инженеры получают ключевой параметр – степень трещиноватости массива.
«Нарушенность массива – критически важный фактор. Высокая трещиноватость означает риск вывалов и обрушений. Понимая структуру массива, мы можем корректно рассчитать углы бортов карьеров или спроектировать крепь подземных выработок. При этом нейросеть не заменяет человека, а берёт на себя монотонную работу. Инженер освобождается от рутины и поднимается на ступень выше – работает уже с готовым массивом данных, интерпретирует его и принимает сложные проектные решения», — подчеркнул Илья Неволин.
Первые результаты: взгляд вглубь массива
Новая технология уже прошла верификацию и доказала свою эффективность на практике. В этом году её применили на двух производственных объектах: карьерах «Медвежий ручей» и «Скальный».
«На «Скальном» у нас ранее отсутствовали данные по керновому бурению – было только картирование откосов уступов. Нейросеть позволила нам «заглянуть» вглубь массива через архивные геологоразведочные фото и впервые построить корректную объемную модель. На «Медвежьем ручье» мы детализировали модель в тех зонах, где информации было недостаточно. Мы не начинаем с чистого листа, а обогащаем нашу базу знаний там, где это было трудозатратно сделать прямыми методами», – отметил эксперт.
Полученные результаты существенно пополнили базу данных для разработки блочной геомеханической модели, которая соответствует федеральным нормам и правилам по требованиям Ростехнадзора.
Сам по себе процесс использования современного программного обеспечения прост: специалист загружает типовое фото керна, и далее нейросеть автоматически рассчитывает показатели, оценивает степень трещиноватости и вносит полученные параметры в базу данных.
Люди и машины: помощь, а не замена
В специализированном геологическом предприятии особо отметили, что ИИ-анализ не отменяет классические детальные геотехнические изыскания, которые по-прежнему выполняются людьми. Это – дополняющий инструмент. Он позволяет вовлекать в геомеханический анализ обычные геологоразведочные и гидрогеологические скважины, значительно повышая плотность сети данных без дополнительных затрат на бурение.
В перспективе ближайших лет компания планирует масштабировать успешный опыт. Поскольку нейросети способны обучаться, постоянное взаимодействие с разработчиками софта позволит в будущем еще больше снизить погрешность и расширить спектр распознаваемых геологических параметров, делая горные работы «Норникеля» еще более безопасными и технологичными.
Ранее «Северный город» рассказывал, что «Норникель» впервые испытывает уникальную технологию бурения сверхдлинных скважин.
Следить за новостями также удобно в совместном канале «Северного города» и «Таймырского телеграфа» в мессенджере МАКС. Подписывайтесь, чтобы всегда оставаться в курсе событий.
