Автоматическое определение геоэлектрических границ по изображениям удельного сопротивления на основе 3D-численного моделирования и сверточной нейронной сети [Электронный ресурс]


тезисы
Авторы: Даниловский К.Н.   (ИНГГ СО РАН)   Логинов Г.Н.   (ИНГГ СО РАН)   Нечаев О.В.   (ИНГГ СО РАН)  
дата публикации: 2021
реферат:
В данной работе предлагается новый подход к интерпретации изображений удельного сопротивления скважин, основанный на сочетании трехмерного моделирования конечных элементов и алгоритмов свертки нейронных сетей (CNN). CNN обучается по результатам 3D-численного моделирования для обнаружения геоэлектрических границ. Высокопроизводительные параллельные вычисления и увеличение объема данных используются для того, чтобы свести к минимуму время, необходимое для получения набора изображений, достаточного для обучения CNN. Несмотря на трудоемкие процессы получения синтетических данных и обучения CNN, применение алгоритма не требует серьезных вычислительных ресурсов и занимает считанные секунды. Преимуществом разработанного алгоритма является возможность обработки изображений произвольной длины, обусловленная отсутствием полностью связанных слоев в архитектуре CNN.
первоисточник: EAGE. Saint Petersburg 2020. Geosciences: Converting Knowledge into Resources (Saint Petersburg, Russia, 6-9 April 2020)
том:
страницы: 1-5
ISBN: 978-946282328-0
ISSN:
внешние ссылки:
DOI  
Scopus  

 Видео

 

 

 

 

полный текст статьи

eage-ckr-2020-53015