全新 AI 功能直接融入 Imago 工作流程，可在数分钟内将钻探岩芯图像转化为具有一致性的定量地质数据，助力勘探团队更有把握地作出钻探决策
新西兰基督城--(美国商业资讯)-- Seequent 旗下专注于地下领域的公司 Seequent 宣布推出 Imago 图像分析功能。这项由 AI 驱动的新功能直接内置于其云端解决方案 Imago，可从地学图像中提取知识。
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借助全新的 Imago 图像分析附加功能，地质学家仅需数分钟即可完成钻探岩芯图像分析，大幅缩短传统分析方式所需的数天乃至数周时间。该功能可生成一致性强、可信度高的定量地质数据，为建模和勘探决策提供支持，帮助从初级勘探企业到大型矿业公司的各类团队充分挖掘钻探项目的价值。
专用机器学习模型可自动完成岩芯图像的预处理与分析，将新采集和历史留存的岩芯托盘图像转化为用于评估岩石质量指标（RQD）的井下数据集等成果。在一个应用案例中，Imago 图像分析功能仅用两分钟就完成了 600 米岩芯的图像处理，生成带有深度信息的结构化钻探数据，供后续解释分析使用。
Seequent 钻探数据产品线经理 Tim Schurr 表示，AI 在勘探领域的一大应用机遇，是将其直接融入地质学家现有的工作流程，不仅加快任务处理速度，也提升地质数据的一致性和可信度，为勘探决策提供更可靠的依据。
“每一盘岩芯都意味着大量投入，但岩芯编录历来是一项依靠人工完成的定性工作，其结果受到地质学家或岩芯编录人员所受培训、个人经验，以及可用时间和资源的影响。”
“将 AI 应用于 Imago 既有的工作流程，让 Imago 图像分析功能能够提高编录过程的可重复性，帮助企业节省时间和成本，同时提升所采集数据的一致性。这对后续的每一项决策都至关重要。地质学家可以探究出乎预期的结果、质疑既有假设，并验证和完善用于指导钻探决策的模型。”
将岩芯图像转化为定量地质数据
Imago 图像分析功能采用 Seequent 专有的机器学习模型，将多年钻探项目积累的岩芯照片库转化为定量地质数据。
地质学家可对照原始岩芯图像审查分析结果、调整分析并验证结果，再将其用于建模、解释分析和勘探决策，同时始终保持数据与岩石实物的直接关联。
客户图像和地质数据始终在 Imago 环境中得到安全管理。客户保有对自身数据的控制权，并可自主选择是否利用这些数据提升分析效果。
贯通岩芯图像，增强勘探全流程的信心
Imago 图像分析功能将岩芯图像及其生成的地质数据融入整体勘探工作流程。经验证的区间数据可导入 Leapfrog 进行三维地质建模，导入 MX Deposit 进行钻孔和样品数据管理，也可导入其他集成的地质软件开展进一步分析。
通过这一连接，岩芯图像和地质数据的价值不再局限于初始岩芯编录，而是延伸至勘探与采矿的整个生命周期，为各阶段的解释分析和决策提供支持。
更多信息，请访问 Imago 产品页面。
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Imago 图像分析结果展示了金刚石钻探岩芯的状态、裂隙折线和 AutoCrop 自动裁剪边界。岩芯状态分析可识别并标示完整岩芯（蓝色）、破碎岩芯（橙色）、深度标记块（绿色）以及回收岩芯中的空缺。
Imago 的 Light Table 中展示了湿岩芯和干岩芯托盘，以及与深度对应的岩石质量指标（RQD）和颜色分析结果。主色色标中选定的颜色在湿、干岩芯托盘上均以高亮显示，便于直观比较。
Imago 岩芯托盘图像流式传输功能已集成到 Leapfrog 中，为验证工作流程提供支持。图像分析结果（如图中所示的主色）可叠加到 Leapfrog 模型上，全面丰富模型的地质信息。
