В Казахстане создали квантовую нейросеть для нефтедобычи
В Казахском национальном университете имени аль-Фараби разработали квантовую PINN-модель, объединяющую физически информированные нейронные сети с квантовыми вычислениями для решения задач нефтедобывающей отрасли. Об этом сообщили в министерстве науки и высшего образования республики.
Новый подход позволяет моделировать сложные процессы, происходящие в нефтяном пласте. В ведомстве подчеркнули, что специалисты университета исследуют возможности квантовых вычислений и предложили собственный метод моделирования процессов нефтедобычи.
«Разработанная квантовая PINN-модель объединяет физические закономерности, возможности нейронных сетей и методы квантовых вычислений», — отмечается в сообщении.
В Миннауки пояснили, что при добыче нефти применяются различные технологические методы, включая закачку воды в пласт и поддержание давления. Для повышения их эффективности требуется точный расчет физических явлений и оптимальное управление производственными параметрами.
«Для повышения эффективности этих процессов важно точно рассчитывать физические явления, происходящие в нефтяном пласте, и оптимально управлять производственными параметрами», — поделились в министерстве.
Традиционные подходы к моделированию сопряжены со сложными многопараметрическими расчетами, поэтому расширение вычислительных возможностей становится одной из актуальных научных задач нефтегазовой отрасли.
«Внедрение новых технологий, расширяющих вычислительные возможности, становится одной из актуальных научных задач нефтегазовой отрасли», — убеждены в ведомстве.
Как пояснили в министерстве, применение квантовой PINN-модели позволяет совершенствовать моделирование сложных производственных процессов, повышать эффективность расчетов и оптимизировать параметры нефтедобычи.