Conceptos Básicos
深部探査用ドリルコアの画像から、機械学習を用いて岩相分類と鉱物含有量を予測することができる。
Resumen
本研究では、深部探査用ドリルコアの画像を用いて、岩相分類と鉱物含有量の予測を行った。
岩相分類:
- 6つの地質層準に対して96.7%の高精度で分類できた。
- 隣接する層準間での誤分類が一部見られたが、全体としては良好な結果が得られた。
鉱物含有量予測:
- 粘土鉱物、炭酸塩鉱物、ケイ酸塩鉱物の含有量を予測した。
- 予測値と実測値(XRD分析)を比較したところ、良好な相関が得られた。
- 特に粘土鉱物含有量の予測精度が高かった。
- 一部の層準では炭酸塩鉱物の予測精度が低かったが、全体としては妥当な結果が得られた。
本手法は、ドリルコア画像の解析に機械学習を適用することで、迅速かつ効率的な地質情報の取得を可能にする。今後、データセットの拡充や手法の改善により、さらなる精度向上が期待できる。
Estadísticas
粘土鉱物含有量の絶対誤差は最大0.046、相対誤差は最大10.7%
炭酸塩鉱物含有量の絶対誤差は最大0.059、相対誤差は最大41.1%
ケイ酸塩鉱物含有量の絶対誤差は最大0.067、相対誤差は最大36.6%