Мы разрабатываем и используем уникальные алгоритмы и решения на основе машинного обучения для улучшенной обработки данных

ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Обработка полевых данных занимает особое место в нашем подходе. Многолетний опыт изучения гелиеметрических данных позволил нам самостоятельно разработать интегрированный подход к обработке, а также создать уникальные алгоритмы, обеспечивающие наилучшие результаты. Благодаря нашим решениям на основе искусственного интеллекта (AI), мы способны обучать систему распознавать некорректные данные, выделять аномалии и интегрировать множество факторов, влияющих на значения гелия. Благодаря этой технологии, мы уверены, что получаемые финальные данные максимально приближены к реальным значениям.

Факторы, которые мы учитываем

Управление полевыми данными

Во время съёмки регистрируется более 20 различных параметров измерений
Все данные шифруются и сохраняются на защищённом носителе.
Данные дублируются системой для предотвращения потери.
Данные передаются через спутниковую связь в координационный центр для экспресс-обработки и контроля качества.

Полевые данные: обработка и картирование

Первичная обработка проводится с целью экспресс-анализа качества данных и координации полевых работ.

Обработка полевых данных происходит в координационном центре проекта и включает следующие этапы:

проверка работоспособности полевой измерительной системы;
контроль целостности и качества всего спектра зарегистрированных данных;
контроль качества выполненных измерений;
проверка точности координат измерительных точек;
подготовка и фильтрация полевых данных;
построение карт первичных гелиеметрических аномалий.

Экспресс-анализ позволяет сформировать матрицы средних значений гелиеметрических данных в поверхностном слое воздуха и почвенном газе, на основе которых строятся карты распределения аномального содержания гелия.

Финальная обработка данных начинается после сбора достаточного количества полевого материала (обычно после 15-20 дней полевых съёмок).

При обработке результатов измерений исключаются различные типы флуктуаций и помех, учитываются:

погодные условия и температурные колебания;
тип и качество почвы;
возможное влияние геодинамических процессов;
нефтяное загрязнение окружающей среды.

Это позволяет выявить устойчивый тренд измеряемых значений.

Продолжительность финальной обработки варьируется от 20 до 30 дней, в зависимости от объёма собранной информации.

Для обработки полевых данных применяется собственное специализированное программное обеспечение и набор уникальных алгоритмов, использующих элементы машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют распознавать:

значения гелиевых потоков;
их характеристики и типы в каждом измерении, основываясь на множестве параметров анализа полевых данных.

Особое внимание уделяется этапу согласования полученного объёма данных с уже существующей базой данных предыдущих исследований, исходя из специфики геологических условий исследуемого района

В результате прохождения всех этапов обработки каждой точке отбора проб присваивается единственное корректное значение, полученное с учётом всех указанных факторов и параметров анализа.

Полевые гелиеметрические параметры нормализуются относительно стандартного отклонения измеренного параметра.

Полученные итоговые значения концентрации гелия в поверхностном воздухе и почвенном газе (реальные гелиеметрические значения) позволяют строить карты распределения аномального содержания гелия с привязкой к географическим координатам.

До вовлечения геологических и геофизических данных гелиеметрические аномалии ранжируются исключительно по следующим параметрам:

величина (интенсивность) аномалии;
площадь (линейные размеры) аномалии.

Полевые гелиеметрические параметры, используемые при картировании, учитывают фоновое содержание, выявленные аномалии и их пространственные изменения.