![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Расширенный комплекс геофизических исследований включает в себя, помимо прочих исследований, определение свойств пород околоскважинной зоны в различных азимутальных направлениях. Интерпретация скважинных имиджей, результатов этих исследований, зачастую проводится вручную, что связанно с риском ошибочного выделения, не выделения или некорректного выделения отдельных структурных элементов на скважинном имидже. Решением данной проблемы является применение алгоритма автоматизированной интерпретации скважинных имиджей, основанного на методах компьютерного зрения и нейронных сетях. На данном этапе работ алгоритм нацелен, в первую очередь, на выделение таких структурных элементов как отдельные естественные и техногенные трещины секущие ствол скважины, представленные на скважинном имидже характерными геометрическими образами. Для возможности обработки скважинного имиджа алгоритмами компьютерного зрения необходима предобработка проводящаяся в два этапа. Первоначально имидж сглаживается, далее на нём выделяются участки не содержащие трещин. Выделение трещин происходит посредством прохода по участкам скважинного имиджа, вероятно содержащим искомые структурные элементы, скользящего окна и применения «ансамбля» методов компьютерного зрения состоящего из оператора Кэнни, оператора Собеля, обобщённого преобразования Хафа, подходов основанных на бинаризации методом Оцу, а также нейронной сети. После окончания работы ансамбля, результаты его работы обрабатываются и оптимизируются в синусоиду, описывающую геометрические характеристики выделенной трещины. Полученные кривые далее кросс-валидируются и отбраковываются по нескольким параметрам. После получения кривых, описывающих геометрические характеристики трещин, проводятся оценки достоверности выделения, включающие в себя статистический анализ и обработку нейронной сетью. Работа выполнена в рамках Государственного задания ИФЗ РАН в ходе реализации программы «Научное Наставничество ИФЗ РАН».