Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2023 г., Москва)"
Авторы:Болотов И., Толстая Е., Мезгани М., Халифа А.
Глубокое обучение для сегментации пятен цемента на основном изображении
Аннотация:
Обнаружение пятен ангидрита на изображениях является важной задачей в нефтегазовой отрасли из-за влияния ангидрита на общее качество коллектора и потенциал добычи углеводородных пластов. Точная идентификация пятен ангидрита помогает дифференцировать зоны высокой и низкой проницаемости и выявить участки пониженного качества коллектора. Традиционные алгоритмы сегментации часто не точны для сегментации ангидрита. Таким образом, методы глубокого обучения обещают получить стабильные и надежные результаты сегментации. Однако необходимые данные для обучения не всегда доступны. В рамках представленного исследования мы предложили использовать синтетические данные и методы предварительной обработки, чтобы расширить обучающие данные для поставленной задачи. Наша методология сегментации ангидрита, основанная на современных нейронных сетях, продемонстрировала способность обнаруживать и очерчивать пятна ангидрита различной формы и размера на примере репрезентативных экспериментальных данных. Интеграция предлагаемого метода в комплексный анализ резервуара может расширить возможности геологического анализа.
