Для изучения внутреннего строения образцов керна в геологии широко применяется рентгеновская компьютерная томография — неразрушающий метод, который позволяет получать трёхмерные изображения порового пространства и минеральной матрицы образца. Томографические данные затем обрабатываются, чтобы отличить поры, минералы и другие фазы и количественно оценить пористость, распределение размеров пор и зерен. Преобразование серых томографических данных в дискретное представление осуществляется методами сегментации. От выбранного алгоритма и опыта оператора в значительной степени зависят полученные свойства, поэтому этап сегментации является критическим для цифровой анализа керна.

Ручная сегментация требует много времени и подвержена субъективным ошибкам, а традиционные автоматические методы плохо работают на сложных случаях. В связи с этим актуальна разработка инструмента на основе современных моделей машинного обучения, который будет автоматически сегментировать томографические данные и предоставлять пользователю возможность интерактивно корректировать неточные области.

На страницу проекта