Вестник нефтегазовой отрасли КазахстанаВестник нефтегазовой отрасли Казахстана2707-42262957-806XKMG Engineering9561910.54859/kjogi95619Научная статьяПрименение сверточных нейронных сетей в литологическом описании кернаМуртазаевИслам Дильмуханұлы<p>инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования</p>i.murtazayev@niikmg.kzКонысовНасен Жанибекович<p>старший инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования</p>n.konyssov@niikmg.kzСалиевНурлан Бакитжанович<p>директор департамента промысловой геологи и геологического моделирования</p>n.saliyev@niikmg.kzТОО «КМГ Инжиниринг»150620202220272912202129122021Copyright © 2020, Муртазаев И.Д., Конысов Н.Ж., Салиев Н.Б.2020<p>В статье на основании исследований изображений кернового материала была обучена сверточная нейронная сеть для распознавания литологии пород. Рассматриваются принципы работы сверточных нейронных сетей и их практическое применение в геологии. Была создана модель нейронных сетей по распознаванию литологии пород и при помощи смартфона применена на практике. В результате было определено, что новые технологии машинного обучения имеют большой потенциал применения в нефтепромысловом деле.</p>neural networkcorelithologyнейронная сетькернлитология1.https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть.2.Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности. – Архивная копия, 1956, с. 363–384.3.https://ru.wikipedia.org/wiki/Свёрточная_нейронная_сеть.4.Aphex34 – собственная работа: https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=45679374.5.Keras API.https://github.com/keras-team/keras.6.TensorFlow API. https://github.com/tensorflow/tensorflow.7.Архитектура MobileNet. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet.8.Утилита для обучения ИНС TeachebleMachine. https://github.com/googlecreativelab/teachablemachine-community.9.Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. https://arxiv.org/abs/1704.04861.10.Приложение TFL Classify. https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/image_classification/android.11.Портативный формат TensorFlow для мобильных устройств. https://www.tensorflow.org/lite.