論文の概要: Direct mineral content prediction from drill core images via transfer learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18495v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 12:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:08:03.949141
• Title: Direct mineral content prediction from drill core images via transfer learning
• Title（参考訳）: 転写学習によるドリルコア画像からの直接ミネラル含量予測
• Authors: Romana Boiger, Sergey V. Churakov, Ignacio Ballester Llagaria, Georg Kosakowski, Raphael Wüst, Nikolaos I. Prasianakis,
• Abstract要約: 深層探査は、鉱業、石油、ガス産業、化学廃棄物や核廃棄物の処理のための地質単位の評価において重要である。 本研究では,機械学習,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用して,ドリルコア画像の解析のみからリソロジーとミネラル含量を評価する可能性について検討する。 その結果、ドリルコアセグメントを異なる形成クラスに分類する際、96.7%の精度が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep subsurface exploration is important for mining, oil and gas industries, as well as in the assessment of geological units for the disposal of chemical or nuclear waste, or the viability of geothermal energy systems. Typically, detailed examinations of subsurface formations or units are performed on cuttings or core materials extracted during drilling campaigns, as well as on geophysical borehole data, which provide detailed information about the petrophysical properties of the rocks. Depending on the volume of rock samples and the analytical program, the laboratory analysis and diagnostics can be very time-consuming. This study investigates the potential of utilizing machine learning, specifically convolutional neural networks (CNN), to assess the lithology and mineral content solely from analysis of drill core images, aiming to support and expedite the subsurface geological exploration. The paper outlines a comprehensive methodology, encompassing data preprocessing, machine learning methods, and transfer learning techniques. The outcome reveals a remarkable 96.7% accuracy in the classification of drill core segments into distinct formation classes. Furthermore, a CNN model was trained for the evaluation of mineral content using a learning data set from multidimensional log analysis data (silicate, total clay, carbonate). When benchmarked against laboratory XRD measurements on samples from the cores, both the advanced multidimensional log analysis model and the neural network approach developed here provide equally good performance. This work demonstrates that deep learning and particularly transfer learning can support extracting petrophysical properties, including mineral content and formation classification, from drill core images, thus offering a road map for enhancing model performance and data set quality in image-based analysis of drill cores.
• Abstract（参考訳）: 深層探査は、鉱業、石油、ガス産業、化学廃棄物や原子力廃棄物を処分するための地質単位の評価、地熱エネルギーシステムの生存可能性などにおいて重要である。 典型的には、地下構造や単位の詳細な調査は、掘削活動中に抽出された切削やコア材料、および地球物理ボアホールデータに基づいて行われ、岩石の岩石物性に関する詳細な情報を提供する。 岩石サンプルの体積や分析プログラムによっては、実験室の分析と診断は非常に時間がかかる可能性がある。 本研究では,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を応用して,掘削コア画像の解析のみからリソロジーとミネラル含量を評価する可能性について検討し,地下地質探査を支援することを目的とした。 本稿では、データ前処理、機械学習、転送学習技術を含む包括的な方法論を概説する。 その結果、ドリルコアセグメントを異なる形成クラスに分類する際、96.7%の精度が明らかとなった。 さらに, 多次元ログ解析データ(ケイ酸塩, 全粘土, 炭酸塩)から得られた学習データを用いて, CNNモデルを用いてミネラル含有量の評価を行った。 コアから採取した試料のXRD測定値に対してベンチマークを行うと、先進的な多次元ログ解析モデルとニューラルネットワークアプローチの両方が同等に優れた性能が得られる。 本研究は, 深層学習, 特に移動学習が掘削コア画像からミネラル含量や生成分類を含む石油物性の抽出を支援することを示し, 掘削コアの画像解析におけるモデル性能とデータセット品質を向上させるための道路マップを提供する。

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