Детальная информация

Данная работа посвящена разработке алгоритма автоматического детектирования и распознавания объектов на спектральных панелях, полученных методом шумометрии при обследовании нефтегазовых скважин. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ существующих методов обработки спектральных данных и изображений. 2. Разработка и реализация алгоритма детектирования и распознавания объектов. 3. Разработка графического интерфейса для визуализации и экспертной корректировки результатов. 4. Апробация программного комплекса на реальных данных. В ходе работы проанализированы спектральные данные, полученные с шумомеров и предоставленные компанией TGT. Разработан программный комплекс на языке Python, обеспечивающий полный цикл обработки — от загрузки данных до экспорта результатов в форматах Excel и LAS. Алгоритм протестирован на наборах с различной степенью выраженности объектов. В процессе реализации использовались следующие информационные технологии: язык программирования Python, среда разработки PyCharm, библиотеки NumPy, OpenCV, Matplotlib, Pandas, Scipy, Lasio, а также инструменты для создания интерфейса на базе Tkinter.

The given work is devoted to the development of an algorithm for the automatic detection and recognition of objects on spectral panels obtained by noise logging during the inspection of oil and gas wells. The research addressed the following tasks: 1. Analysis of existing methods for processing spectral data and images. 2. Development and implementation of an object detection and recognition algorithm. 3. Development of a graphical user interface for visualization and expert adjustment of the results. 4. Validation of the software system on real-world data. The work is based on spectral data collected using noise logging devices and provided by TGT. A software system was developed in Python, enabling a full processing cycle — from data loading to exporting of the results in Excel and LAS formats. The algorithm was tested on datasets containing both clearly defined and poorly distinguishable objects. The following technologies were employed: the Python programming language, PyCharm development environment, NumPy, OpenCV, Matplotlib,Pandas, Scipy, and Lasio libraries, as well as user interface tools based on Tkinter.