Специалисты Сколковского института науки и технологий научили «электронный нос» — прибор, распознающий химические вещества в воздухе, — определять размеры месторождений нефти по запаху. Об этом сообщает издание «Энергия+».
«Электронный нос» предложили в качестве альтернативы тандемным хромато-масс-спектрометрам — приборам, с помощью которых последовательно проверяют содержание соединений в воздухе: они точные и чувствительные, но громоздкие — занимают несколько квадратных метров лаборатории, поэтому их сложно использовать в полевых условиях. «Электронный нос» размером с книгу. Подобно человеческому носу, он улавливает и анализирует сразу все соединения в воздухе. При этом его можно научить определять целевой запах.
Из трех месторождений в Казахстане исследователи отобрали девять образцов — более легкую и более тяжелую нефть. Легкая быстрее испаряется, потому ее соединения сложнее «поймать» в воздухе спустя время, а тяжелая испаряется плохо, поэтому непросто определить ее источник. Образцы нефти добавили к пробам почвы. Смесь полчаса выдержали под потоком воздуха в газоаналитической установке, а затем этот воздух изучали с помощью «электронного носа».
Чтобы научить прибор определять состав нефти, ученые использовали искусственный интеллект. Специалисты настроили обработку данных с восьми датчиков «электронного носа» так, чтобы он с высокой точностью определял источник нефти, независимо от ее летучести. Причем даже спустя 12 часов после того как нефть частично выветривалась из газоаналитической камеры, «нос» чуял ее наличие в образцах почвы.
По словам руководителя проекта, старшего преподавателя лаборатории наноматериалов институтского Центра фотоники и фотонных технологий Федора Федорова, ученые обсуждают с одной из нефтедобывающих компаний возможность внедрения их разработки. «Нос» пригодился бы нефтяникам для определения того, насколько продуктивен пласт, или для уточнения размера месторождений.
Ранее NEFT писала, что эффективность солнечных станций повысили с помощью росы и незамерзайки. Ученые улучшают конструкцию системы, чтобы подготовить ее к промышленному внедрению.
