Automated core description based on computer analysis / Автоматизированное описание керна на основе компьютерного анализа

Currently, a geologist should manually fill an electronic table while he describes rocks or scratch a description on a blanket. This takes a lot of time and effort. Lots of researchers have developed their approach to autonomous rock classification. Unfortunately, all of them are based on a core column investigation. Most used a traditional approach to image classification based on a statistical analysis of images and machine learning techniques. Modern deep learning techniques were applied to classify and segment core images in this work. An important note is that previous works cover only core column examination, while this paper presents an approach to extract core columns from a core box. Thus, a geologist should not spend time on a manual description of the core or extraction of separate images out of a core box. This can be done by applying the developed algorithms described in this work. The algorithms were also included in a system which became worldwide available software.В настоящее время геолог должен вручную заполнять электронную таблицу, описывая горные породы, или нацарапывать описание на листе бумаги. Это отнимает много времени и усилий. Многие исследователи разработали свой подход к автономной классификации горных пород. К сожалению, все они основаны на исследовании основной колонки. Большинство использовало традиционный подход к классификации изображений, основанный на статистическом анализе изображений и методах машинного обучения. В этой работе для классификации и сегментации основных изображений были применены современные методы глубокого обучения. Важным примечанием является то, что предыдущие работы касались только исследования основных столбцов, в то время как в этой статье представлен подход к извлечению основных столбцов из коробки с основными столбцами. Таким образом, геологу не следует тратить время на ручное описание керна или извлечение отдельных изображений из коробки с керном. Это можно сделать, применив разработанные алгоритмы, описанные в данной работе. Алгоритмы также были включены в систему, которая стала программным обеспечением, доступным по всему мир