Application of convolutional neural networks in the lithological description of the core

Мұқаба


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article describes a method for training a convolutional neural network for rock lithology recognition based on images of core material. High Resolution (Hi-Res) photos were used for training models. The principles of convolutional neural networks and their practical application in geology are considered. As an outcome of this work, the model of neural networks for recognizing rock lithology was created and applied in practice using a smartphone. It was established that many ML and DL technologies potentially can be applicable for oil and gas industry.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

I. Murtazayev

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: i.murtazayev@niikmg.kz

инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования

Қазақстан, г. Нур-Султан

N. Konyssov

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: n.konyssov@niikmg.kz

старший инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования

Қазақстан, г. Нур-Султан

N. Saliyev

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: n.saliyev@niikmg.kz

директор департамента промысловой геологи и геологического моделирования

Қазақстан, г. Нур-Султан

Әдебиет тізімі

  1. 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.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Murtazayev I., Konyssov N., Saliyev N., 2020

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Осы сайт cookie-файлдарды пайдаланады

Біздің сайтты пайдалануды жалғастыра отырып, сіз сайттың дұрыс жұмыс істеуін қамтамасыз ететін cookie файлдарын өңдеуге келісім бересіз.< / br>< / br>cookie файлдары туралы< / a>