Проект по созданию прототипов математических и Data Science моделей в областях, связанных с Землей и природой, например, в страховании (моделирование погодных аномалий и их последствий), нефтегазовой отрасли и сельском хозяйстве.
Реализовано порядка десяти математических моделей стихийных бедствий разной степени сложности. Создан прототип по применению машинного обучения в геологии совместно с научно-исследовательской организацией.
Сферы применения
- Страхование
- Геология и геофизика
- Нефтегазовая отрасль
- Экология и устойчивое развитие
- Сельское хозяйство
Функциональные возможности
- Построение математических моделей (модели распространения разливов нефти, лесных пожаров, наводнений, разрушения зданий, взрывов твёрдых воспламеняющихся веществ, пылевоздушной смеси или бытового газа, пожаров от легко воспламеняющихся и горючих жидкостей)
- Построение Data Science моделей с помощью различных методов машинного обучения (табличные данные, временные ряды, обработка изображений) — прогнозирование местоположения рудных месторождений, моделирование течений, детекция нефтяных пятен
- Визуализация результатов работы в виде веб-приложений
Решение OilSync разработано в рамках проекта Экомоделирование.
OilSync позволяет моделировать разливы нефтяных пятен по спутниковым снимкам высокой точности.
Функциональные возможности
- Моделирование распространения нефтяного пятна на заданный момент времени в прошлом в зависимости от различных управляющих параметров
- Учёт суши при моделировании
- Моделирование распространения нефтяного пятна в режиме сценария с метеорологическими данными из файла, как с ретроспективными данными, так и прогнозными
- Визуализация компонент скорости ветра в режиме сценария
- Автоматическая детекция нефтяного пятна и суши
- Учёт течений, волн, эмульсификации, испарения, вертикального транспорта при моделировании нефтяного пятна