Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Manual interpretation of sedimentary structures in core-based analyses is critical for understanding subsurface geology but remains time-intensive, expert-dependent, and susceptible to bias. This study investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) to automate structure identification in core images, focusing on siliciclastic deposits from deltaic, shoreface, fluvial, and lacustrine environments. Two object detection models-YOLOv4 and Faster R-CNN-were trained on annotated datasets comprising 15 sedimentary structure types. YOLOv4 achieved high precision (up to 95%) with faster training and shorter inference times (3.2 s/image) compared to Faster R-CNN (2.5 s/image) under consistent batch size and hardware conditions. Although Faster R-CNN reached a higher mean average precision (94.44%), it exhibited lower recall, particularly for frequently occurring structures. Both models faced challenges in distinguishing morphologically similar features, such as mud drapes and bioturbated media. Performance declined slightly in tests involving previously unseen datasets (Split III), indicating limitations in generalization across varied core imagery. Despite these challenges, the results demonstrate the promise of deep learning for streamlining core interpretation, reducing manual effort, and enhancing reproducibility. This study establishes a robust framework for advancing automated facies analysis in sedimentological research and geoscientific applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».