Seequent推出由AI驅動的Imago影像分析功能，旨在加速地質岩心編錄
直接整合於Imago工作流程中的全新AI功能，可在數分鐘內將鑽孔岩心影像轉化為標準一致的定量地質資料，協助勘探團隊做出更具信心的鑽探決策
紐西蘭基督城--(美國商業資訊)-- Bentley旗下地質軟體公司Seequent發布Imago影像分析功能。這項由AI驅動的新功能直接整合於其基於雲端的Imago解決方案中，旨在從地球科學影像中提取關鍵資訊。
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透過全新的Imago影像分析附加功能，地質學家能夠在幾分鐘內分析岩心影像，從而大幅縮短以往通常需要數天甚至數週才能完成的分析工作。此功能可產生一致性高且可信度強的定量地質資料，為建模和勘探決策提供支援，幫助從初級勘探公司到大型礦業公司的各類團隊，從鑽探專案中獲取更大價值。
專用的機器學習模型可自動完成岩心影像的預處理與分析，將新採集及歷史存檔的岩心箱影像轉換為各類輸出結果，例如用於計算岩石品質指標（RQD）的井下資料集。在一個實際案例中，Imago影像分析功能僅用兩分鐘便處理了600公尺的岩心影像，產生結構化且具深度參照的鑽探資料，供後續解析之用。
Seequent鑽探資料產品線經理Tim Schurr表示，AI在勘探領域的一個重要應用機會在於將其直接融入地質學家現有的工作流程中，其目的不僅在於提高任務執行速度，更在於提升地質資料的一致性與可信度，從而為勘探決策奠定堅實基礎。
「每個岩心箱都代表著巨大的投入，然而傳統的岩心編錄往往是一個依賴人工的定性過程，其結果容易受到地質學家或編錄人員的專業培訓、經驗、可用時間及資源等因素的影響。
透過將AI應用於Imago現有的工作流程，Imago影像分析為該流程帶來可重複性，不僅能協助組織節省時間與金錢，同時提升所擷取資料的一致性。這對後續的每項決策都至關重要。地質學家得以深入探究意外結果、檢視既有假設，並驗證及強化那些指導鑽探決策的模型。」
從岩心影像到定量地質資料
Imago影像分析功能利用Seequent專有的機器學習模型，將多年鑽探計畫中累積的岩心照片庫轉化為定量地質資料。
地質學家可以將分析結果與原始岩心影像進行比對，在將資料用於建模、解譯及勘探決策之前，對分析過程進行調整併驗證結果，同時始終保持資料與實際岩石樣本之間的直接關聯。
客戶的影像與地質資料仍在Imago平台內受到安全管理。客戶保留對其資料的控制權，並可選擇利用這些資料來完善分析結果。
相互關聯的影像有助於提升探勘工作流程的信心
Imago影像分析功能將岩心影像及產生的各類地質資料與更廣泛的勘探工作流程緊密連結。經核實的區間資料可無縫傳輸至Leapfrog進行3D地質建模，導入MX Deposit進行鑽孔與樣品資料管理，或連接其他整合地質軟體以進行進一步研究。
這種互聯互通不僅限於最初的岩心編錄環節，更延伸了岩心影像與地質資料的價值，助力探勘及開採全生命週期內的地質解譯與決策制定.
如需瞭解更多資訊，請造訪Imago產品頁面。
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獲取高解析度圖片。
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關於Seequent
Bentley旗下地質軟體公司Seequent可協助企業瞭解地下環境，讓他們有信心更快地做出更合理的決策。Seequent開發了處於地球科學尖端的世界領先技術，推動了客戶工作方式的轉型。我們每天都在協助客戶以更具永續性的方式開發關鍵礦產資源、設計和建造更好的基礎設施、取得再生能源，並降低對環境的影響。
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Imago影像分析結果顯示了鑽石鑽探岩心的岩心狀況、裂隙折線及自動裁切（AutoCrop）邊界。岩心狀況標示了完整岩心（藍色）、破碎岩心（橘色）、深度標示塊（綠色），以及岩心取樣回收過程中未能回收岩心所形成的空缺。
Imago的Light Table展示了濕式與乾式岩心箱的圖像，並呈現已與深度位置對應的岩心品質指標（RQD）及色彩分析結果。濕式與乾式岩心箱皆以醒目方式標示主要色彩比例尺中的部分色階，方便直接比較兩者的色彩差異。
Imago岩心箱影像流功能已整合至Leapfrog中，以協助驗證工作流程。影像分析結果（例如此處顯示的主導色彩）可疊加在Leapfrog模型上，從而實現全面的地質資訊豐富化。