INNOPOLIS, RUSIA / EuroWire / — Investigadores rusos de la Universidad de Innopolis han obtenido una patente para un método de inteligencia artificial que analiza fotografías de testigos de perforación para identificar fracturas, fallas, vetas, brechas y otras estructuras geológicas. Este avance busca acelerar la clasificación de rocas y la modelización geológica. La patente, RU2856857C1, se publicó el 25 de febrero de 2026 y la Universidad de Innopolis figura como titular. Cubre un método para agrupar datos de imágenes de testigos para la clasificación estructural-litológica de rocas recuperadas durante perforaciones exploratorias.
La invención nombra a Ilmir Nugmanov, Arseny Pinigin, Artur Shagitov y Aikhem Bouabid como inventores. Según documentos universitarios publicados en mayo, el proyecto aborda una de las partes más laboriosas del análisis del subsuelo: la descripción manual de las cajas de testigos utilizadas para documentar la composición y estructura de la roca en los intervalos perforados. Las fotografías de testigos se utilizan ampliamente en la exploración y la planificación minera, ya que conservan un registro visual de fracturas, estratificación, vetas minerales y otras características que pueden influir en la interpretación de un yacimiento.
El flujo de trabajo patentado utiliza un sistema de procesamiento de imágenes de dos etapas. En la primera etapa, una red neuronal basada en transformadores escanea fotografías de las cajas de testigos, aísla secciones de testigos de un metro de longitud y vincula cada sección con el intervalo de profundidad correcto. En la segunda etapa, un modelo de segmentación semántica preentrenado analiza cada sección para detectar estructuras como grietas, zonas destruidas, fallas, vetas, brechas y estrías. El resumen de la patente también indica que el método elimina las grietas de origen antropogénico del área objetivo antes del posprocesamiento y el cálculo de características geológicas adicionales.
Detalles de la patente y flujo de trabajo
Para cada sección, el sistema genera lo que la universidad describe como una huella digital que contiene 2780 valores numéricos por imagen. Estos valores incluyen indicadores relacionados con la textura, el color, el contraste y la presencia de fracturas. A continuación, el algoritmo agrupa vectores de características multidimensionales para agrupar estructuras similares y resaltar anomalías en el registro geológico. Al convertir las fotografías en datos estructurados vinculados a coordenadas de profundidad, el método está diseñado para facilitar una clasificación más consistente de las imágenes de testigos de perforación en grandes volúmenes de material.
La Universidad de Innopolis afirmó que, durante las pruebas realizadas, el sistema clasificó las fotografías de testigos de perforación de la misma manera que un geólogo experimentado en aproximadamente siete de cada diez casos. Los materiales de la universidad describen este trabajo como parte de los esfuerzos para reducir el tiempo y la subjetividad que implica la documentación manual de testigos de perforación. Arseny Pinigin e Ilmir Nugmanov, ambos identificados por la universidad por su participación en el desarrollo de tecnologías de petróleo y gas, figuran entre los inventores del método patentado.
Aplicaciones en exploración y construcción
El desarrollo está orientado a tareas de exploración geológica, minería y construcción, donde la evaluación rápida de la estructura de las rocas puede influir en las decisiones sobre yacimientos, pozos, canteras y condiciones de ingeniería. La universidad indicó que el método de agrupamiento es particularmente útil para identificar fallas complejas, brechas tectónicas y otras estructuras anómalas que pueden afectar las evaluaciones de estabilidad. Dado que el sistema asigna cada característica detectada a un intervalo de profundidad, puede organizar las observaciones basadas en imágenes en un formato que se puede utilizar junto con una interpretación geológica más amplia.
La solicitud de patente se presentó el 27 de mayo de 2025, y su publicación en febrero de 2026 formalizó la protección legal del método en Rusia. Junto con la descripción técnica de la universidad de mayo de 2026, la concesión describe un flujo de trabajo que combina la detección automatizada de secciones, la segmentación semántica y la agrupación para el análisis de testigos de roca. Para la Universidad de Innopolis, el resultado es una herramienta de IA patentada que transforma fotografías de cajas de testigos en datos geológicos clasificados sin depender exclusivamente de la inspección manual.
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