Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Guided 3D Image Recognition for Carbonate Pore and Mineral Volumes Determination

論文の概要: Machine Learning Guided 3D Image Recognition for Carbonate Pore and Mineral Volumes Determination

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04612v1
Date: Mon, 8 Nov 2021 16:34:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-09 17:12:07.369704
Title: Machine Learning Guided 3D Image Recognition for Carbonate Pore and Mineral Volumes Determination
Title（参考訳）: 機械学習による炭酸塩気孔の3次元画像認識と鉱物量決定
Authors: Omar Alfarisi, Aikifa Raza, Hongtao Zhang, Djamel Ozzane, Mohamed Sassi and Tiejun Zhang
Abstract要約: 我々は3D uCTとMRI画像からポロシティを決定する2つの方法を提案する。 IROGAとMLDGRFは、トレーニングセットで96.2%と97.1%の精度でポロシティの結果を生み出している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.565870461096057
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Automated image processing algorithms can improve the quality, efficiency, and consistency of classifying the morphology of heterogeneous carbonate rock and can deal with a massive amount of data and images seamlessly. Geoscientists face difficulties in setting the direction of the optimum method for determining petrophysical properties from rock images, Micro-Computed Tomography (uCT), or Magnetic Resonance Imaging (MRI). Most of the successful work is from the homogeneous rocks focusing on 2D images with less focus on 3D and requiring numerical simulation. Currently, image analysis methods converge to three approaches: image processing, artificial intelligence, and combined image processing with artificial intelligence. In this work, we propose two methods to determine the porosity from 3D uCT and MRI images: an image processing method with Image Resolution Optimized Gaussian Algorithm (IROGA); advanced image recognition method enabled by Machine Learning Difference of Gaussian Random Forest (MLDGRF). We have built reference 3D micro models and collected images for calibration of IROGA and MLDGRF methods. To evaluate the predictive capability of these calibrated approaches, we ran them on 3D uCT and MRI images of natural heterogeneous carbonate rock. We measured the porosity and lithology of the carbonate rock using three and two industry-standard ways, respectively, as reference values. Notably, IROGA and MLDGRF have produced porosity results with an accuracy of 96.2% and 97.1% on the training set and 91.7% and 94.4% on blind test validation, respectively, in comparison with the three experimental measurements. We measured limestone and pyrite reference values using two methods, X-ray powder diffraction, and grain density measurements. MLDGRF has produced lithology (limestone and Pyrite) volumes with 97.7% accuracy.
Abstract（参考訳）: 自動化画像処理アルゴリズムは、不均一な炭酸塩岩の形態を分類する品質、効率、一貫性を改善し、大量のデータや画像をシームレスに扱うことができる。地質学者は、岩石画像、マイクロCT(Micro-Computed Tomography)、MRI(Magnetic Resonance Imaging)から岩石物性を決定する最適な方法の方向性を設定するのに困難に直面している。成功した作品のほとんどは2d画像に焦点を当てた均質な岩石によるもので、3dにはあまり焦点を合わせず、数値シミュレーションを必要とする。現在、画像分析手法は、画像処理、人工知能、および人工知能と組み合わせた画像処理の3つのアプローチに収束している。本研究では,画像解像度最適化ガウスアルゴリズム(iroga)を用いた画像処理法と,ガウスランダムフォレスト(mldgrf)の機械学習による機械学習による高度な画像認識法を提案する。 IROGA法とMLDGRF法の校正のための参照3次元マイクロモデルを構築し,画像収集を行った。これらのキャリブレーション手法の予測能力を評価するために, 天然不均質炭酸塩岩の3次元CTおよびMRI画像を用いた。カルボネート岩のポロシティと岩石学を基準値として,それぞれ3つの業界標準法と2つの方法を用いて測定した。特に、IROGAとMLDGRFは、トレーニングセットで96.2%、97.1%、ブラインドテストの検証で91.7%、94.4%の精度でポロシティ結果を生み出している。 X線粉末回折法と粒密度測定の2つの方法を用いて石灰岩とパイライトの基準値を測定した。 MLDGRFは97.7%の精度でリソロジー(石灰岩とパイライト)を生産している。

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