AUTOMATIC DIGITAL ROCK SEGMENTATION

• Main Author: MAXIMO, ANDRE DE ALMEIDA
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 13.10.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; EARTH DRILLING; EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; FIXED CONSTRUCTIONS; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; MINING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR ASLURRY OF MINERALS FROM WELLS; PHYSICS

System and methods of automatic digital rock segmentation are provided. A deep learning model may be trained to segment images of reservoir rock. The training may involve the use of first image data of reservoir rock samples and first segmentation data mapping an intensity of image elements of the first image data to one of a plurality of output channels that respectively represent a characterization of reservoir rock. Second image data of a new reservoir rock sample may be obtained, and an intensity of image elements of the second image data may be determined. Using the trained deep learning model, second segmentation data may be generated that maps the intensity of each image element in the second image data to a corresponding one of the plurality of output channels. The trained deep learning model may output a characterization of the new reservoir rock sample based on the second segmentation data. L'invention concerne un système et des procédés de segmentation automatique de roche numérique. Un modèle d'apprentissage profond peut être entraîné pour segmenter des images de roche réservoir. L'apprentissage peut impliquer l'utilisation de premières données d'image d'échantillons de roche réservoir et de premières données de segmentation mappant une intensité d'éléments d'image des premières données d'image à un canal d'une pluralité de canaux de sortie qui représentent respectivement une caractérisation de roche réservoir. Des secondes données d'image d'un nouvel échantillon de roche réservoir peuvent être obtenues et une intensité d'éléments d'image des secondes données d'image peut être déterminée. À l'aide du modèle d'apprentissage profond entraîné, des secondes données de segmentation, qui mappent l'intensité de chaque élément d'image dans les secondes données d'image à un canal correspondant de la pluralité de canaux de sortie, peuvent être générées. Le modèle d'apprentissage profond entraîné peut délivrer une caractérisation du nouvel échantillon de roche réservoir sur la base des secondes données de segmentation.