
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 пол евыми 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.

