The object of research, development or design (in Russian) : Территория нефтегазовых месторождений и Каспийского моря

The object of research, development or design (in Kazakh) : Мұнай-газ кен орындары мен Каспий теңізінің аумағы

Aim of work (in Russian) : Разработка методики автоматизированного космического мониторинга нефтяных разливов на основе нейросетевых технологий

Aim of work (in Kazakh) : Нейрондық желілік технологиялар негізінде мұнай төгілімдерінің автоматтандырылған ғарыштық мониторингі әдістемесін әзірлеу болып табылады

Методы исследования (на русском) : Обработка спутниковых космических снимков, дешифрирование, ГИС, модели машинного обучения

Методы исследования (на казахском) : Спутниктік ғарыштық суреттерді өңдеу, суреттерді талдау, геоақпараттық жүйелер, машиналық оқыту модельдері

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны и скомпилированы модели машинного обучения с архитектурами DeepLab V3+, U-Net, DeepLab V2. Проведено тестирование моделей на аннотированном датасете в выбранной рабочей среде и дальнейшая детальная настройка ведущих параметров рабочей среды: тренировка, валидация и прогонка тестовых образцов для подбора оптимальных входных параметров, расчет и выбор признаков. Проведена поэтапная оценки точности определения нефтяных загрязнений и нецелевых классов, подбор ведущих и второстепенных признаков выделения загрязнений, проанализированы методы оптимизации записи и хранения промежуточных данных, адаптация подобранной ML модели под обучающий датасет.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Deeplab v3+, U-Net, DeepLab v2 архитектуралары бар машиналық оқыту модельдері әзірленді және құрастырылды. Таңдалған жұмыс ортасында аннотацияланған деректер жиынында модельдерді тестілеу және жұмыс ортасының жетекші параметрлерін одан әрі егжей-тегжейлі реттеу: оңтайлы кіріс параметрлерін таңдау үшін сынақ үлгілерін жаттықтыру, тексеру және жүгіру, белгілерді есептеу және таңдау жүргізілді. Мұнай ластануларын және мақсатты емес сыныптарды анықтау дәлдігіне кезең-кезеңмен бағалау, ластанудың жетекші және қайталама белгілерін таңдау, аралық деректерді жазу мен сақтауды оңтайландыру әдістері, mL таңдаған модельді оқу деректер жиынтығына бейімдеу талданды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанная модель и сформированный датасет позволят создать автоматизированную систему по обнаружению нефтяных разливов.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Әзірленген модель және қалыптасқан датасет мұнай төгілуін анықтаудың автоматтандырылған жүйесін құруға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : На данном этапе внедрение не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Бұл кезеңде енгізу қарастырылмаған

Efficiency (in Russian) : Современные технологии анализа больших потоков космической информации позволят повысить уровень, качество и периодичность наблюдений. Другие прямые и косвенные результаты проекта - настроенная под географические особенности ML модель распознавания нефтяных загрязнений, статистическая сводка подтвержденных нефтяных загрязнений за несколько лет

Efficiency (in Kazakh) : Ғарыштық ақпараттың үлкен ағындарын талдаудың заманауи технологиялары бақылаулардың деңгейін, сапасын және жиілігін арттыруға мүмкіндік береді. Жобаның басқа тікелей және жанама нәтижелері ML географиялық ерекшеліктеріне бейімделген мұнай ластануын тану моделі, бірнеше жыл ішінде расталған мұнай ластануының статистикалық қысқаша мазмұны

Field of application (in Russian) : Область применения и целевые потребители каждого из ожидаемых результатов - Комитет по водным ресурсам и Комитет Экологического регулирования и контроля Министерства экологии, геологии и природных ресурсов Республики Казахстан, АО НК «КазМунайГаз» и дочерние предприятия, подведомственные организации Министерства по чрезвычайным ситуациям РК, специалисты по экологии и природоохранной деятельности

Field of application (in Kazakh) : Қолдану саласы және күтілетін нәтижелердің әрқайсысының нысаналы тұтынушылары-су ресурстары комитеті және Қазақстан Республикасы Экология, Геология және табиғи ресурстар министрлігінің Экологиялық реттеу және бақылау комитеті, "ҚазМұнайГаз" ҰК АҚ және еншілес кәсіпорындар, ҚР Төтенше жағдайлар министрлігінің ведомстволық бағынысты ұйымдары, экология және табиғат қорғау қызметі жөніндегі мамандар