岩石固体增强:AI驱动的数字岩石分析

使用AI驱动的增强和质量分析来增强数字岩石图像可以改善地下工程决策。

来源:Eos杂志
资料来源:水资源研究中心在地下工程中很重要,但它们大多是看不见的,非常异构的且难以访问。因此,关于岩石性质的数据是稀缺的,不确定性很大。Liu等。 [2025]提供了新的AI技术来增强现有的岩石数据集,以保持重要的几何特征。现在,可以使用该技术来生成现实的岩石图像,这些技术可用于量化不确定性。此外,还提出了分析工作流程来检查生成的图像的质量,并对获得的结果施加信心。虽然目前的方法仅限于2D图像,但将来可能适用于3D。引用:Liu,L.,Chang,B.,Prodanović,M。和Pyrcz,M。J.(2025)。 基于AI的数字岩石增加和评估指标。 水资源研究,61,E2024WR037939。 https://doi.org/10.1029/2024wr037939 - Stefan Kollet,编辑,水资源研究文本©2025。作者。 cc by-nc-nd 3.0 except(否则指出,图像都具有版权。未经版权所有者明确许可的任何重复使用将被禁止。相关
来源:水资源研究
水资源研究

岩石在地下工程中很重要,但它们大多是看不见的,极其异质且难以访问的。因此,岩石性能的数据很少,不确定性很大。

Liu等。 [2025]提供了新的AI技术来增强现有的岩石数据集,以保持重要的几何特征。现在,可以使用该技术来生成现实的岩石图像,这些技术可用于量化不确定性。此外,还提出了分析工作流程来检查生成的图像的质量,并对获得的结果施加信心。虽然目前的方法仅限于2D图像,但将来可能适用于3D。 Liu等。 [2025] ,61,E2024WR037939。 https://doi.org/10.1029/2024wr037939

Liu等。 [2025]提供了新的AI技术来增强现有的岩石数据集,以保持重要的几何特征。现在,可以使用该技术来生成现实的岩石图像,这些技术可用于量化不确定性。此外,还提出了分析工作流程来检查生成的图像的质量,并对获得的结果施加信心。虽然目前的方法仅限于2D图像,但将来可能适用于3D。 Liu等。 [2025] ,61,E2024WR037939。 https://doi.org/10.1029/2024wr037939 Liu等。 [2025],61,E2024WR037939。https://doi.org/10.1029/2024wr037939https://doi.org/10.1029/2024wr037939