Автоматическое описание геотехнических характеристик по изображениям керна
- Длительность доклада: 65 мин
- Количество просмотров: 14
- Общая продолжительность просмотров: 4 ч 40 мин
- Добавлен в подборки: 1 раз
Аннотация
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.