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J-GLOBAL ID：202202296919093611   整理番号：22A0327164

自動ドリル切断サイズ推定【JST・京大機械翻訳】

Automated drill cuttings size estimation

著者 (4件)： Ismailova Leyla (Aramco Research Center - Moscow, Aramco Innovations, Russia) ,  Dochkina Victoria (Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia) ,  Al Ibrahim Mustafa (Saudi Aramco, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Mezghani Mokhles (Saudi Aramco, Dhahran, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 209  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドリル切削粒子サイズの推定は,掘削操作で利用できる実時間情報に近い。これらの岩石試料の解析と解釈は,主にマニュアルである。結果は定性的であり,矛盾する。ディジタル画像を用いてドリル切削粒子サイズを推定するための実用的自動化法を提案した。提案方法はロバストであり,K平均クラスタリング,数値的に安定な楕円フィッティング,および標準形態操作のような,いくつかのよく知られた,そして,時間テストされた技術を組み合わせる。画像を最初に前処理し,色値に基づいてクラスタ化した。得られた結晶粒マスクは,バイナリの形態学的操作を用いて増強された。測定は,粒子にフィットした主要およびマイナー軸に基づくマスクから抽出した。開発した方法を,異なる岩石学と粒径を有する4つの井戸からのドリル切削デジタル画像で試験した。不完全画像に関する感度解析は,方法論のロバスト性を示した。手動測定に対して検証した自動化結果は,10パーセント未満の差を示した。アルゴリズムの性能は秒のオーダーであり,実時間アプリケーションでの使用を可能にする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  岩石学 ,  自動化 ,  切削 ,  *ドリル ,  感度解析 ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  結晶粒 ,  マイナ ,  応用プログラム ,  ディジタル画像 ,  ロバスト性 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ドリル切断 ,  粒子サイズ ,  画像処理 ,  画像セグメンテーション

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドリル ,  サイズ ,  推定