Автоматическая типизация горных пород в керне. Проект в рамках практики в Jetbrains совместно с Газпромнефть.
Керн — образец горной породы, извлеченный из скважины посредством специально предназначенного для этого вида бурения. Часто представляет собой цилиндрическую колонку (столбик) горной породы достаточно прочной, чтобы сохранять монолитность.
Цель проекта — создание прототипа, позволяющего определять типы пород, распознавать признаки керна по заданным критериям.
Методы, используемые в проекте: анализ изображений, глубокое обучение. Использованы фото фрагментов горных пород в дневном и УФ-свете, фото совмещаются, формируя 6-канальное изображение. Текущее решение сделано на основе Efficientnet и мультиклассовой классификации по породе (нефтенасыщенности).
Логирование с помощью Weights and biases, ссылка на проект: https://app.wandb.ai/nuvard/kern
Доску с текущими, а также выполненными задачами и другими заметками можно найти на трелло: https://trello.com/b/bQ6oBgF2/%D0%BA%D0%B5%D1%80%D0%BD