TGViewer
Геолог-программист Геолог-программист @geologistprogrammer · 1.02K subscribers
Post #7 546

Forwarded from Геовебинары

Заглядываем на полки Библиотеки Геовебинаров и достаем оттуда доклад «Автоматическое описание геотехнических характеристик по изображениям керна».
Автор доклада: Барабошкин Е. Е., Руководитель по развитию продукта DeepCore.

Доклад рассматривает историю появления методики описания керна, которая ведет свое начало с 19-го века, когда она применялась при исследовании твердых полезных ископаемых. С развитием технологий методика стала применяться и в нефтегазовой отрасли.
Методика SRK, являющаяся наиболее популярной, использует классификацию массивов по Лабшеру и определяет прочностные свойств массива горных пород, которые служат основой для проектирования отработки. Автор подробно описывает нюансы работы методики, включая проблемы при описании керна, такие как сложность определения природы трещин и различия в данных на разных этапах разведки месторождений в зависимости от поставленных задач и степени риска.
Перечисляются различные подходы к распознаванию характеристик на изображении с использованием компьютерного зрения и машинного обучения. Рассматриваются проблемы при работе с изображениями и определение показателя качества породы RQD с применением сверточных нейронных сетей, а также результаты тестирования данного метода.
Доклад включает подсчет RQD и сравнение распознавания керна между истинными, замеренными и автоматическими методами обработки. Подробно рассматривается процесс извлечения геотехнической информации из изображений, выделение нескольких типов трещин и сравнение работы модели с усредненным значением и работой геологов.
Особое внимание уделяется работе алгоритмов сверточных нейронных сетей и процессу определения керна в ящике. Демонстрируется видео работы второго поколения модели, которая достигает отличных результатов без привлечения человека к увязке керна. Рассматривается модель определения состояния керна и типа трещины, а также трудности различения природных и механических трещин.
Демонстрируются основные шаги собственных методов аугментации, разработка первой версии модели определения трещины и показатели точности ее работы. Обозревается решение задачи определения угла наклона трещины и внедрение данного функционала в систему DeepCore.
Также рассматривается автоматический поиск и выделение схожих интервалов, разработка методики поиска керна в кернохранилище и реализация подсчета RQD в системе. Обсуждаются будущие шаги по усовершенствованию модели идентификации геотехнических доменов, а также демонстрируя возможность тестирования текущих версий моделей, рассмотренных в докладе.

Ссылка на полку с докладом: https://geowebinar.com/library/avtomaticheskoe_opisanie_geotehnicheskih_harakteristik_po_izobrajeniyam_kerna
#библиотека
  • 👍 3
More from @geologistprogrammer
  1. Sep 25, 2026Scispace\perplexity на коленке С чего на самом деле начиналась история ИИ - ассистента? На…
  2. Sep 24, 2026Сделал личного ИИ-ассистента Есть много задач, которые требуют много времени но не особо м…
  3. Sep 6, 2026Сделано за лето: Создан полностью локальный секретарь на основе GigaAM + Gemma 4 + RyzenAi…
  4. May 20, 2026Что происходит в 4 утра? Появляется темная тема в нашей системе автоматического описания к…
  5. May 17, 2026Видео про большие языковые модели для геологов. Продолжаю кататься по конференциям, решил…
  6. Apr 22, 2026А перед сессией можно заглянуть к коллегам из ТехноИнфо в соседней Аналитике. Они собрали…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →