Применение сверточной нейронной сети в задаче распознавания состава минеральных ассоциаций геотермальных систем по данным инфракрасной спектроскопии (726,00 руб.)

Первый автор	Сергеева
Авторы	Сергеев Я.В., Рычагов С.Н., Пак К.В., Кравченко О.В., Назарова М.А., Карташева Е.В., Кузьмина А.А.
Страниц	17

ID	951061
Аннотация	В работе рассмотрено обучение нейросети для определения минерального состава сложных ассоциаций, сформированных на термальных полях Камчатки, приуроченных к современным геотермальным системам. Типичные вторичные минералы продуктивных резервуаров являются ключевыми для характеристики этапов и условий развития современных геотермальных систем, разведка которых актуальна для развития геотермальной энергетики. К типичным вторичным минералам относятся каолинит, монтмориллонит, кварц, опал, минералы группы алунита и ярозита, гипс, кальцит, цеолитовые минералы. Все они обладают индивидуальными инфракрасными спектрами и по отдельности могут быть интерпретированы оператором. В сложных смесях полосы поглощения накладываются друг на друга, и для распознавания качественного минерального состава применено машинное обучение. Были использованы сверточные нейросети, а обучающий датасет содержал порядка тысячи маркированных спектров, что позволило добиться высокой точности в определении минерального состава с помощью нейросети

Применение сверточной нейронной сети в задаче распознавания состава минеральных ассоциаций геотермальных систем по данным инфракрасной спектроскопии / А.В. Сергеева [и др.] // Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук .— 2026 .— №1 .— С. 37-53 .— URL: https://rucont.ru/efd/951061 (дата обращения: 11.04.2026)