Nel campo della geologia del petrolio, una delle attività pi`u complesse ed importanti è quella dello studio delle immagini di sottosuolo (FMI log o diagrafie di immagine). L’interpretazione di tali immagini risulta oltre che complessa anche influenzata dalla soggettività e dall’esperienza del geologo. Al fine di supportare il geologo in questo lavoro, si sono applicate tecniche di Intelligenza Artificiale per affrontare le diverse problematiche di analisi e classificazione di tali immagini ed integrare tali attività in un sistema esperto per il geologo. In particolare la metodologia di analisi adottata si focalizza dapprima sull’estrazione di parametri salienti dell’immagine attraverso tecniche di elaborazione delle immagini; successivamente questi parametri vengono utilizzati da un algoritmo di classificazione per associare alle immagini le classi che descrivono e caratterizzano le proprietà fisiche delle rocce presenti nel pozzo. Queste classi rappresentano gli elementi chiave per la descrizione del pozzo, e costituiscono la base di analisi su cui il geologo del petrolio effettua le proprie considerazioni. Le prestazioni delle tecniche adottate e sviluppate, integrate in un primo prototipo di sistema esperto, sono state valutate su di una serie di dataset reali.
APPLICAZIONE DI TECNICHE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE ALL’INTERPRETAZIONE DI IMMAGINI DI SOTTOSUOLO / USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES TO THE INTERPRETATION OF SUBSURFACE LOG IMAGES
FERRARETTI, Denis;TAGLIAVINI, Luca;PUVIANI, Maria Chiara;LAMMA, Evelina;STORARI, Sergio
2010
Abstract
Nel campo della geologia del petrolio, una delle attività pi`u complesse ed importanti è quella dello studio delle immagini di sottosuolo (FMI log o diagrafie di immagine). L’interpretazione di tali immagini risulta oltre che complessa anche influenzata dalla soggettività e dall’esperienza del geologo. Al fine di supportare il geologo in questo lavoro, si sono applicate tecniche di Intelligenza Artificiale per affrontare le diverse problematiche di analisi e classificazione di tali immagini ed integrare tali attività in un sistema esperto per il geologo. In particolare la metodologia di analisi adottata si focalizza dapprima sull’estrazione di parametri salienti dell’immagine attraverso tecniche di elaborazione delle immagini; successivamente questi parametri vengono utilizzati da un algoritmo di classificazione per associare alle immagini le classi che descrivono e caratterizzano le proprietà fisiche delle rocce presenti nel pozzo. Queste classi rappresentano gli elementi chiave per la descrizione del pozzo, e costituiscono la base di analisi su cui il geologo del petrolio effettua le proprie considerazioni. Le prestazioni delle tecniche adottate e sviluppate, integrate in un primo prototipo di sistema esperto, sono state valutate su di una serie di dataset reali.I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
