Автоматический анализ трещиноватости полноразмерного керна по изображениям с использованием методов машинного зрения

Аннотация: В нефтегазовой и горнодобывающей отраслях анализ керна играет ключевую роль, однако традиционные методы, основанные на визуальном осмотре, трудоемки и субъективны. В данном исследовании предложены три подхода к автоматическому анализу трещиноватости полноразмерного керна по изображениям с помощью методов машинного зрения: комбинация традиционных методов компьютерного зрения, анализ выходов сверточных слоев предобученной модели VGG16, применение модели сегментации Segment Anything Model (SAM). Лучшие результаты показал подход на основе SAM, обеспечивший точность детекции трещин 92% и сокративший время анализа в 30 раз по сравнению с ручной обработкой. Модель SAM продемонстрировала высокую универсальность, успешно справляясь с неоднородными текстурами, вариациями освещения и посторонними объектами на изображениях без дополнительного обучения на геологических данных. Разработанный метод открывает новые возможности для быстрого, объективного и масштабируемого анализа кернов, что способствует оптимизации процессов в нефтегазовой и горнодобывающей отраслях.