| 16. |
Аннотация |
Цели проекта
•Создание базы данных для распознавания объектов при поиске, разведке и мониторинге геологических опасностей, техногенных загрязнений, развития геологических процессов и состояния инженерных сооружений
•Разработка системы классификации и ранжирования акустических образов на основе результатов исследований прошлых лет
Результаты проекта
•Разработка уникальной методики сбора и организации пополняемых баз данных акустических образов
•Разработка и насыщение базы данных, содержащей основные гидроакустические характеристики техногенных и природных объектов, встречающиеся на арктическом шельфе
•Создание системы классификации и ранжирования акустических образов
Уникальность разработки состоит в том, что на сегодняшний день не существует комплексной базы данных по набору гидроакустических и гидрографических параметров морских акваторий РФ и, в частности, арктического бассейна .
Разрабатываемая база данных будет обладать следующими конкурентными преимуществами:
- Наличие облачного решения (веб-версии) с удобным и интуитивно понятным интерфейсом пользователя;
- Возможность адаптации (интеграции) базы данных в состав российских геофизических ПАК (МПАК 3Д и т д);
- Возможность адаптации (интеграции) модуля БД в состав российских геофизических ПО (RadEx, SborEx и т.д. );
- Расширяемость и адаптивность под задачи пользователей (адаптивность под наполняемость сейсмоакустическими, гидрохимическими, биологическими и пр. данными);
- Использование разработки для обучения и повышения квалификации специалистов-геофизиков проектных институтов и добывающих компаний.
Разрабатываемая база данных типовых объектов может быть использована при планировании изыскательских работ при возведении гидротехнических сооружений и их ежегодном мониторинге. Наш проект позволит повысить осведомленность и структурирует уже накопленные данные об арктических зонах, что особенно важно для РФ в связи с активным освоением Арктического шельфа.
Разрабатываемая база данных с классификацией характеристик исследуемых объектов позволит:
Комплексировать полевые данные ряда методов для более достоверной последующий интерпретации за счёт эффективной методики классификации исследуемых объектов.
Использовать базу данных для широкого диапазона областей применения (в том числе для обнаружения рассыпных месторождений и др.). Возможно дополнение базы входными данными, полученными иными методами исследований (экологическими и др.) для решения более широкого круга задач рода задачи.
Повышать производительность исследовательских работ за счет комплексной интерпретации данных с применением методики классификации и ранжирования разнородных данных.
Оперативно выявлять вид и класс объектов, а также их габариты и иные характеристики при планировании изыскательских работ и экспресс-обработке полевых данных.
Следует отметить, что по мере тестирования, а также постоянного обновления в процессе эксплуатации ценность настоящего продукта будет неуклонно возрастать.
Создаваемый продукт позволит интерпретировать обнаруженные объекты с точностью около 97% за счет большого количества разнообразных исходных данных, которые позволяют создать актуальную и структурированную базу данных. В создании базы используются данные, собранные с помощью методов, которые не оказывают негативного воздействия на окружающую среду.
Разрабатываемая база данных содержит обширный список объектов, которые встречаются на акваториях, в том числе и тех, которые характеризуют морскую поверхность с экологической и биологической точек зрения. Например, объекты техногенных загрязнений, акустические образы элементов аквакультур и морских биоресурсов, структуры, которые со временем могут стать причиной техногенных или природных катастроф, геологические опасности и др. База данных позволит классифицировать такие объекты по степени их опасности и тем самым поможет интерпретаторам с экологическими и биологическими задачами.
Что касается возможности за счет реализации проекта достичь значимых социально-экономических эффектов, то для направления, соответствующего технологиям освоения ресурсов океана к числу таких эффектов относятся «повышение эффективности освоения ресурсов Арктики и Дальнего Востока, расширение доступной базы природных ископаемых России, усиление конкурентоспособности добывающих компаний, снижение зависимости от зарубежных технологий». Внедрение результатов проекта позволит расширить производственные возможности различных добывающих компаний, сократит трудозатраты на камеральном этапе обработки данных, повысит производительность работ и улучшит точность результатов интерпретации, что прямо соотносится с достижением указанных выше социально-экономических эффектов.
База данных Seascan DB является первым этапом и неотъемлемой частью реализации более ресурсоемкого проекта SEASCAN AI «Новая цифровая технология идентификации подводных объектов». SEASCAN AI - роботизированный анализ с использованием нейронных сетей Колмогорова на основе данных, полученных по технологии трехчастотных трёхмерных (9D) гидроакустических наблюдений для решения задач идентификации техногенных и природных подводных объектов, классификации и ранжировании их свойств.
Реализация проекта SEASCAN AI позволит роботизировать интерпретацию данных и классификацию объектов, которые могут располагаться в водной толще, на дне и в верхнем слое придонных осадков, в том числе в арктических акваториях, что позволит сравнивать и ранжировать, и, соответственно, структурировать данные и увеличивать производительность полевых геофизических работ при последующих изысканиях в схожих условиях. Цель данной технологии, основываясь на входных данных, обеспечить полный и объективный анализ проводимого исследования и выдавать картографический материал с результатами интерпретации и выделенными объектами без участия человека или с существенным уменьшением влияния «человеческого фактора». Создание полноценной технологии для промышленного внедрения – более долгосрочная и ресурсоемкая, но вполне физически реализуемая задача, необходимым этапом которой является разработка БД, которую планируется насыщать имеющимися гидроакустическими данными для обучения машинного интеллекта для последующего обнаружения и идентификации объектов по данной БД. |