Grain-e Reseñas y Detalles del Producto

Gemelo Digital de la Geología del Pozo Digitalización de la Descripción de Sedimentos usando IA: De Imágenes de Granos a Perspectivas de Reservorios Nuestro equipo ha desarrollado un nuevo enfoque poderoso que utiliza el aprendizaje automático para transformar cómo los geólogos interactúan con las muestras de recortes. Al combinar imágenes de alta resolución, inteligencia artificial y herramientas de filtrado interactivas, estamos haciendo posible medir miles de granos individuales de manera automática y precisa en cada muestra de recorte, entregando datos sedimentológicos detallados en una fracción del tiempo. De Recortes a Datos Limpios Para crear datos consistentes, las muestras se procesan utilizando el enfoque propietario de Rockwash Geodata. Las muestras pasan por un proceso de lavado completamente automatizado. Cada muestra se fotografía bajo iluminación controlada. Cada imagen captura detalles finos de un área de 43 mm por 28 mm a una resolución extremadamente alta (4000 x 6000 píxeles). Segmentación Inteligente de Granos (IA) El verdadero avance radica en lo que sucede a continuación. Usando un modelo de segmentación entrenado de manera propietaria, segmentamos la imagen, identificando y delineando granos individuales. Esto nos da un mapa digital de los granos en cada muestra. Luego calculamos propiedades como el tamaño del grano, redondez, esfericidad y color promedio para cada grano. Sin embargo, el proceso no es perfecto. A veces el modelo confunde un poco de esquisto o pintura con un grano, o combina múltiples granos en uno. Por eso hemos desarrollado un sistema de filtrado interactivo que permite a los geólogos revisar y refinar el resultado. Con deslizadores y herramientas visuales, los usuarios pueden filtrar granos según color, tamaño, forma, brillo y si el grano es claramente visible en primer plano. Esto asegura que solo los granos representativos se incluyan en los conjuntos de datos finales. Estadísticas Sedimentarias La capacidad de obtener tamaño de grano, clasificación, esfericidad y otras características en miles de granos permite un vasto conjunto de datos para entender la sedimentología. Con la capacidad de filtrar la contaminación por esquisto, recortes, aditivos de perforación y granos de fondo parcialmente ocultos, se permite obtener información sedimentológica limpia y de alta confianza incluso en muestras altamente contaminadas. Geomecánica (Módulo de Presión de Poros) Una característica emocionante es la capacidad de identificar "recortes astillados"—fragmentos alargados que pueden indicar zonas de alta presión de poros en el subsuelo. Estas características a menudo aparecen en formaciones sobrepresionadas donde la roca se rompe debido a una presión de poros más alta que el peso del lodo. Detectar y cuantificar automáticamente estas características identifica señales de advertencia tempranas para peligros de perforación e informa modelos geomecánicos en pozos adyacentes. Subdivisión Estratigráfica Con la capacidad de extraer colores de cada grano, dada la iluminación consistente de alta calidad, podemos construir registros estratigráficos basados en el color a granel (mayoría de los granos) y color traza (pocos o un solo grano en una muestra). Estos registros de color pueden revelar cambios sutiles en la mineralogía a granel o traza relacionados con la procedencia y los ambientes de deposición. Por Qué Importa Este enfoque tiene varias grandes ventajas. Primero, crea una forma consistente y repetible de describir sedimentos. Ya sea que estés trabajando en un solo pozo o comparando datos a través de una cuenca, las mediciones son objetivas y basadas en datos. Segundo, acelera dramáticamente el análisis. En lugar de estimar colores y composición bajo el microscopio, el sistema analiza miles de granos en cada muestra, con cientos de muestras en un pozo. Tercero, abre nuevos tipos de datos que anteriormente eran difíciles de capturar a escala. Propiedades como esfericidad, color traza o la presencia de recortes astillados ahora pueden registrarse de manera cuantitativa y consistente. Aplicaciones Caracterización de Reservorios: Las propiedades detalladas de los granos ayudan a evaluar la clasificación, la energía de deposición y la permeabilidad potencial. Seguridad en la Perforación: La detección de recortes astillados puede apoyar la predicción en tiempo real de la presión de poros. Estratigrafía y Correlación: Los registros de color y las estadísticas de granos ayudan a la correlación entre pozos y la identificación de cambios litológicos sutiles. Digitalización de Recortes: Con un movimiento creciente hacia los datos digitales de pozos, este método proporciona una forma escalable de digitalizar muestras físicas a escala e integrar todos tus datos en modelos de subsuelo. Mirando Hacia Adelante Estamos refinando el sistema y ampliando sus capacidades. ¡Habla con nosotros sobre tus problemas específicos y desarrollaremos las herramientas para extraer las estadísticas que más necesitas!