Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости

Abstract

Объект исследования работы является проверка применимости свёрточных нейронных сетей в рамках системы отслеживания динамики сепарации скважной жидкости. Цель работы - разработка приложения с графическим интерфейсом для отслеживания динамики сепарации скважной жидкости. Актуальность работы заключается в запуске свёрточной нейронной сети на встраиваемой платформе NVIDIA Jetson Nano. Получены результаты с точностью сегментирования в 70%, что свидетельствует о возможном практическом применении данной работы.

The object of the research is to test the applicability of convolutional neural networks in the framework of a system for tracking the dynamics of well fluid separation. The purpose of the work is to develop an application with a graphical user interface.purpose of the work is to develop an application with a graphical user interface for tracking the dynamics of well fluid separation. The relevance of the work is to launch a convolutional neural network on the embedded platform NVIDIA Jetson Nano. The results were obtained with a segmentation accuracy of 70%, which indicates a possible practical application of this work.