Отправить статью по E-mail Применение сверточных нейронных сетей в литологическом описании керна
- Авторы: Муртазаев И.Д.1, Конысов Н.Ж.1, Салиев Н.Б.1
-
Учреждения:
- ТОО «КМГ Инжиниринг»
- Выпуск: Том 2, № 2 (2020)
- Страницы: 20-27
- Раздел: Статьи
- URL: https://vestnik-ngo.kz/2707-4226/article/view/95619
- DOI: https://doi.org/10.54859/kjogi95619
- ID: 95619
Цитировать
Полный текст
Аннотация
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.
Ключевые слова
Об авторах
Ислам Дильмуханұлы Муртазаев
ТОО «КМГ Инжиниринг»
Автор, ответственный за переписку.
Email: i.murtazayev@niikmg.kz
инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования
Казахстан, г. Нур-СултанНасен Жанибекович Конысов
ТОО «КМГ Инжиниринг»
Email: n.konyssov@niikmg.kz
старший инженер департамента промысловой геологи и геологического моделирования
Казахстан, г. Нур-СултанНурлан Бакитжанович Салиев
ТОО «КМГ Инжиниринг»
Email: n.saliyev@niikmg.kz
директор департамента промысловой геологи и геологического моделирования
Казахстан, г. Нур-СултанСписок литературы
- https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть.
- Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности. – Архивная копия, 1956, с. 363–384.
- https://ru.wikipedia.org/wiki/Свёрточная_нейронная_сеть.
- Aphex34 – собственная работа: https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=45679374.
- Keras API.https://github.com/keras-team/keras.
- TensorFlow API. https://github.com/tensorflow/tensorflow.
- Архитектура MobileNet. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet.
- Утилита для обучения ИНС TeachebleMachine. https://github.com/googlecreativelab/teachablemachine-community.
- 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.
- Приложение TFL Classify. https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/image_classification/android.
- Портативный формат TensorFlow для мобильных устройств. https://www.tensorflow.org/lite.
Дополнительные файлы
