Проект "Цифровой анализатор изображений керна"

Традиционный процесс документирования образцов керна при геологоразведке проходит полностью в ручном режиме, является трудоемким, затратным и требует заверки в части определения степени окисления дорогостоящим анализом методом бутылочного цианирования. Отмечается, что расходы на описание и аналитическую заверку в течение года составляли более 30 млн. руб. Дополнительно есть проблема нехватки высококачественных специалистов и вероятность получения ошибок при описании.

Руда месторождения Гросс имеет высокую корреляцию между цветом, степенью окисления и извлечением золота по данным бутылочного цианирования. Описание степени окисления производилось геологом во время документирования керна и было весьма вариативным из-за человеческого фактора.

Цель проекта заключалась в сокращении расходов на анализ бурового керна, повышении качества исходных данных для моделирования.

Использование машинного зрения

Для решения задач в рамках проекта "Цифровой анализатор изображений керна" был предложен программно-аппаратный комплекс для автоматизации процесса первичного анализа керна.

При разработке и обучении модели основную сложность составила подготовка обучающего фотоматериала. В ходе проекта был использован керн с 15-ти скважин для обучения и 4-х для тестирования алгоритма. Разработка модели заняла ~ 6 недель (3 на обучение, 3 на тестирование) .

Было использовано порядка 5.5 тыс. результатов боттл-тестов и соответствующих им фотографий для обучения нейросети для предсказания извлечения.

В результате модель показала точность (коэффициент детерминации R 2 ) 79.7 и была использована для анализа 651 скважины (200 км бурового керна) месторождения Гросс.

В дальнейшем предполагается развитие системы с целью увеличения числа автоматически определяемых характеристик керна и увеличение количества определяемых характеристик на основе гиперспектральных камер.

Благодаря внедрению системы "Цифровой анализатор керна" удалось значительно сократить расходы на описание и анализ керна. Сокращение времени на выполнение операции составило более чем в 3 раза, снижение числа ошибок до 8%.

Уточнение модели зоны окисления привело к корректировке плана развития горных работ (эффект оценивается в 50-100 млн. долл.), а также экономии на бутылочном цианировании ($5 млн.)

Построенная модель позволяет масштабировать решение на другие месторождения группы.