Автоматизированное выявление различий в результатах режимных наблюдений методом электротомографии

Геовебинар из цикла "Современные проблемы геофизики и рудной геологии", организованный Геологическим факультетом МГУ имени М.В. Ломоносова.

В работе представлена методика автоматического обнаружения геодинамических аномалий на основе геоэлектрического мониторинга каменно-набросных плотин. Основная цель исследования — повышение безопасности гидротехнических сооружений за счёт автоматизации процессов контроля фильтрационных процессов. Для решения задачи разработана модель глубокой свёрточной нейронной сети (на основании архитектуры U-Net), обученная на данных многолетнего мониторинга (2013–2016 гг.) с учётом сезонных вариаций и шумов. Набор данных дополнен аргументацией, имитирующей естественные изменения и аномалии. Апробация решения проведена на тестовых данных, включая смоделированные фильтрационные аномалии и технические сбои. Результаты показали, что модель эффективно выявляет локальные отклонения (до 3% изменения сопротивления) и снижает нагрузку на специалистов, привлекая их только при обнаружении критических изменений. Исследование демонстрирует перспективность использования машинного обучения для оперативного мониторинга гидротехнических объектов, что позволяет минимизировать риски аварий и экономические потери.