INNOPOLIS, RÚSSIA / EuroWire / — Pesquisadores russos da Universidade de Innopolis obtiveram uma patente para um método de inteligência artificial que analisa fotografias de testemunhos de perfuração para identificar fraturas, falhas, veios, brechas e outras estruturas geológicas, uma etapa projetada para acelerar a classificação de rochas e a modelagem geológica. A patente, RU2856857C1, foi publicada em 25 de fevereiro de 2026 e nomeia a Universidade de Innopolis como cessionária. Ela abrange um método para agrupar dados de imagens de testemunhos para a classificação estrutural-litológica de rochas recuperadas durante perfurações exploratórias.
A invenção lista Ilmir Nugmanov, Arseny Pinigin, Artur Shagitov e Aikhem Bouabid como inventores. De acordo com materiais da universidade divulgados em maio, o projeto aborda uma das partes mais trabalhosas da análise do subsolo: a descrição manual de amostras de testemunhos de sondagem, utilizadas para documentar a composição e a estrutura da rocha em intervalos perfurados. Fotografias de testemunhos de sondagem são amplamente utilizadas na exploração e no planejamento de minas, pois preservam um registro visual de fraturas, estratificação, veios minerais e outras características que podem influenciar a interpretação de um depósito.
O fluxo de trabalho patenteado utiliza um sistema de processamento de imagens em dois estágios. No primeiro estágio, uma rede neural baseada em transformadores escaneia fotografias de caixas de amostragem, isola seções de testemunhos de um metro de comprimento e vincula cada seção ao intervalo de profundidade correto. No segundo estágio, um modelo de segmentação semântica pré-treinado analisa cada seção para detectar estruturas como fissuras, zonas de destruição, falhas, veios, brechas e estrias. O resumo da patente também afirma que o método remove fissuras tecnogênicas da área alvo antes do pós-processamento e do cálculo de características geológicas adicionais.
Detalhes da patente e fluxo de trabalho
Para cada seção, o sistema gera o que a universidade descreve como uma impressão digital contendo 2.780 valores numéricos por imagem. Esses valores incluem indicadores relacionados à textura, cor, contraste e presença de fraturas. O algoritmo então agrupa vetores de características multidimensionais para agrupar estruturas semelhantes e destacar anomalias no registro rochoso. Ao converter fotografias em dados estruturados vinculados a coordenadas de profundidade, o método foi projetado para oferecer uma classificação mais consistente de imagens de testemunhos em grandes volumes de material.
A Universidade de Innopolis afirmou que o sistema classificou fotografias de testemunhos de sondagem da mesma forma que um geólogo experiente em cerca de sete em cada dez casos durante os testes realizados. Os materiais da universidade descrevem o trabalho como parte dos esforços para reduzir o tempo e a subjetividade envolvidos na documentação manual de testemunhos de sondagem. Arseny Pinigin e Ilmir Nugmanov, ambos identificados pela universidade por suas funções em projetos de tecnologia de petróleo e gás, estão entre os inventores nomeados no método patenteado.
Aplicações em exploração e construção
O desenvolvimento visa tarefas em exploração geológica, mineração e construção, onde a avaliação rápida da estrutura rochosa pode influenciar decisões sobre depósitos, poços, pedreiras e condições de engenharia. A universidade afirmou que a abordagem de agrupamento é particularmente útil para identificar falhas complexas, brechas tectônicas e outras estruturas anômalas que podem influenciar as avaliações de estabilidade. Como o sistema mapeia cada feição detectada para um intervalo de profundidade, ele pode organizar observações baseadas em imagens em um formato que pode ser usado em conjunto com uma interpretação geológica mais ampla.
A patente foi registrada em 27 de maio de 2025 e sua publicação em fevereiro de 2026 formalizou a proteção legal do método na Rússia. Juntamente com a descrição técnica da universidade, datada de maio de 2026, a concessão descreve um fluxo de trabalho que combina detecção automática de seções, segmentação semântica e agrupamento para análise de testemunhos de rocha. Para a Universidade de Innopolis, o resultado é uma ferramenta de IA patenteada, focada em transformar fotografias de caixas de testemunhos em dados geológicos classificados, sem depender exclusivamente da inspeção manual.
O artigo "Patente russa de IA agiliza análise de núcleos geológicos" foi publicado originalmente no Edinburgh Mail .