Новая методика текстурно-структурного анализа имиджей с помощью алгоритмов глубокого обучения / A new state-of-the-art technique for textural and structural microimager
data analysis using deep learning algorithms

Разработка методики для автоматической интерпретации данных скважинных имиджеров, основанной на результатах обработки большого объёма накопленных данных с применением машинного обучения.

• Скважинные имиджеры являются мощным инструментом для исследования сложнопостроенных коллекторов, предоставляя уникальную информацию о структурных и текстурных особенностях изучаемых пластов.
• Развитие методов обработки и интерпретации позволяет оптимизировать существующие подходы к оценке имиджей на качественном и количественном уровнях.
• Применение глубоких нейронных сетей обеспечивает выделение целевых объектов с точностью более 90%, а алгоритмы компьютерного зрения позволяют получить их количественную характеристику.
• Разработанная методика даёт возможность ускорить и стандартизировать обработку, минимизировать субъективный вклад специалиста, повысить качество интерпретации и снизить затраты.

Ссылка на статью:
https://www.geors.ru/jour/article/view/526/409

@geoML_Russia