Автоматическое описание керна на основе анализа цветовых характеристик

Аннотация

Данный доклад посвящен развитию методики исследования керна в геологической исследовательской работе с использованием цифровой обработки фотографий. Рассматриваются различные методики обработки фотографий и их практическое применение.

Подробно рассматриваются разные методики обработки фотографий керна. Они включают в себя методики по цвету, яркости, относительному цвету, использование нейронных сетей и их комбинации с ручной интерпретацией. Приводится пример методики обработки по яркости с обоснованием логики их применения. Обсуждены проблемы методики в виде относительности результатов, низкой достоверности и ограниченности использования. Также обговорены проблемы использования нейронных сетей.

В докладе проводится сравнение исследований керна в слоистом и однородном разрезе, предоставляя наглядное понимание различий. Приводится пример обработки фотографий керна, описываются этапы обработки, а также сопоставляются результаты с методами геоинформационных систем (ГИС) и расширенным комплексом ГИС.

Автор представляет примеры обработки фотографий керна из разных геологических регионов, таких как Западная Сибирь, Восточная Сибирь и регион Волго-Урал. Подробно демонстрируются результаты обработки на примерах Викуловских, Каширо-Подольских и Юрских отложений, Тэтэрского, Осинского, Хамакинского и Верхнечонского горизонтов.

Завершая доклад, представляются примеры использования обработанных данных при петрофизическом моделировании. Показывается сопоставление относительного расхождения линейных запасов и объемной доли глинистых прослоев и включений. Продемонстрирована неоднородность флюидонасыщения и методика прогноза обводненности.

Сделаны обобщенные выводы о перспективах развития методики исследования кернов на основе цифровой обработки фотографий в геологии и нефтегазовой промышленности.

Похожие материалы

• Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.
• Методы машинного обучения как эффективный инструмент современного инженера на этапе комплексной интерпретации данных потенциальных полей и сейсморазведки
• Система АГР. Комплексный подход к электронной документации горных выработок
• Про керн, шлифы и нейросети