Цифровой керн
Сервис автодокументации фотографий керна на базе искусственного интеллекта
О ПРОДУКТЕ
Облачное решение для нефтегазовой и горнорудной отрасли. Автоматически анализирует фотографии керна с помощью компьютерного зрения и нейросетей. Заменяет трудоёмкую ручную документацию и ускоряет работу геологов и геомехаников.
Платформа в реальном времени распознаёт геологические структуры, рассчитывает ключевые параметры и структурирует данные в удобном формате. Единый веб-интерфейс позволяет быстро проводить кросс-валидацию и принимать решения без лишних операций.
Решение полностью автоматизирует процесс документации керна — от фотографий до готовой структурной и геомеханической модели. Поддерживается пакетная обработка больших объёмов данных, автоматический расчёт FF, RQD, RMR, GSI и рейтинга Q по Бартону, а также поиск аналогов. Возможна развёртка как в облаке, так и в инфраструктуре заказчика без потери функциональности.
Платформа в реальном времени распознаёт геологические структуры, рассчитывает ключевые параметры и структурирует данные в удобном формате. Единый веб-интерфейс позволяет быстро проводить кросс-валидацию и принимать решения без лишних операций.
Решение полностью автоматизирует процесс документации керна — от фотографий до готовой структурной и геомеханической модели. Поддерживается пакетная обработка больших объёмов данных, автоматический расчёт FF, RQD, RMR, GSI и рейтинга Q по Бартону, а также поиск аналогов. Возможна развёртка как в облаке, так и в инфраструктуре заказчика без потери функциональности.
Отрасли
Сценарии применения
05
Выделение литотипов по RGB
05
Выделение литотипов по RGB
04
Расчёт FF и RQD
04
Расчёт FF и RQD
03
Определение ориентировки и систем трещин
03
Определение ориентировки и систем трещин
02
Распознавание геологических структур
02
Распознавание геологических структур
01
Автоматическая детекция метровых секций керна
01
Автоматическая детекция метровых секций керна
Автоматическая детекция метровых секций керна
По фотографии ящика керна система автоматически выделяет секции и точно определяет глубины начала и конца, учитывая любые форматы маркировки. Координаты отображаются мгновенно — без ручных замеров.
Распознавание геологических структур
Компьютерное зрение автоматически выявляет и локализует ключевые геологические структуры: трещины (с разделением на техногенные и естественные), зоны разрушения, разломы, жилы, брекчии и прожилки. Это экономит время для принятия решений.
Определение ориентировки и систем трещин
Для каждой трещины система строит минимальный ограничивающий прямоугольник. Угол его поворота относительно оси керна используется для определения точной ориентировки — просто и наглядно.
Расчёт FF и RQD
Система автоматически формирует оптимальные интервалы для оценки целостности керна. Длинные разломы учитываются отдельно, а интервалы рассчитываются в соответствии с отраслевыми стандартами и зависимостями Приста-Хадсона — без лишней фрагментации и ручной работы.
Выделение литотипов по RGB
Система с шагом 10 см анализирует квантили (10–90%) по каналам R, G и B, точно выделяя контрастные литотипы и кварцевые структуры. Быстрое и наглядное картирование пород без ручной интерпретации.
Решает задачи
Формирование цифрового банка данных по керну
Расчёт FF, RQD, GSI, Q (по Бартону) и RMR без ручной работы
Автоматизация формирования структурной и геомеханической документации
Пакетная обработка фотографий ящиков керна
Поиск аналогов
по фотографии керна
по фотографии керна
до 60%
сокращение времени выполнения исследований
ускорение типовых процедур, выполняемых в ходе обработки и анализа
х100
Эффекты
90%
средняя точность обнаружения компонентов
Преимущества продукта
Адаптация ПО под производственные задачи
Развёртывание в облаке или в корпоративном контуре
Предобученная нейросеть позволяет начать работу без подготовки
Поиск аналогов керна по любому загруженному фото
Данные доступны через веб-браузер
FAQ
Показатель RQD, количество трещин на метр (FF), ширина раскрытия структуры, количество систем трещин в интервале, классификация трещин на естественные и техногенные.
Да, архитектурой предусмотрена возможность интеграции с внешними системами. Результаты интерпретации выгружаются в общепринятых форматах, что позволяет импортировать их в отраслевые решения.
Для работы достаточно загрузить фотографию образца керна — как из представленных примеров, так и из собственного набора данных (поддерживается большинство общепринятых форматов файлов изображений).
Нет, используются предобученные модели, которые не требуют обучения с нуля.
Да, система успешно применялась для геомеханической и геолого-структурной документации керна на реальном месторождении. В результате было оцифровано более 700 км керна менее чем за две недели. Такой подход доказал высокую эффективность алгоритмов при обработке больших объёмов данных.
Такая документация является ключевым источником данных для построения структурно-геологических и геомеханических моделей месторождений. Она фиксирует трещины, разломы, зоны повышенной трещиноватости, брекчии, жилы, а также параметры качества породного массива — FF, RQD, рейтинги GSI, Q, RMR. Эти данные напрямую влияют на достоверность геолого-геомеханических моделей.
Демо-стенд поддерживает сценарий автоматического распознавания геологических структур на фотографиях ящиков керна. Система идентифицирует трещины, разрушенные зоны, разломы, микро-трещины и кварцевые структуры.
Показатель RQD, количество трещин на метр (FF), ширину раскрытия структуры, количество систем трещин в интервале, классификация трещин на естественные и техногенные.
Такая документация является ключевым источником данных для построения структурно-геологических и геомеханических моделей месторождений. Она фиксирует трещины, разломы, зоны повышенной трещиноватости, брекчии, жилы, а также параметры качества породного массива — FF, RQD, рейтинги GSI, Q, RMR. Эти данные напрямую влияют на достоверность геолого-геомеханических моделей.
Да, система успешно применялась для геомеханической и геолого-структурной документации керна на реальном месторождении. В результате было оцифровано более 700 км керна менее чем за две недели. Такой подход доказал высокую эффективность алгоритмов при обработке больших объёмов данных.
Нет, используются предобученные модели, которые не требуют обучения с нуля.
Для работы достаточно загрузить фотографию образца керна — как из представленных примеров, так и из собственного набора данных (поддерживается большинство общепринятых форматов файлов изображений).
Да, предусмотрен модуль интеграции с внешними системами. Результаты интерпретации выгружаются в общепринятых форматах, что позволяет импортировать их в отраслевые решения.
Демо-стенд поддерживает сценарий автоматического распознавания геологических структур на фотографиях ящиков керна. Система идентифицирует трещины, разрушенные зоны, разломы, микро-трещины и кварцевые структуры.
Оставить заявку на продукт
Почта
Телефон
Рассылка для тех, кто хочет знать
о технологиях всё и немного больше
