title: Charakterisierung poröser Medien mittels Machine Learning in Python mit scikit−learn, Tensorflow und tflearn
Creators: name: Hall, Clemens
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2018
Subjects: subject: pourous media, characterization, machine learning, CT tomograms

description: Diese Arbeit untersucht einen Ansatz zur Charakterisierung von porösen Medien mit Hilfe von Machine Learning in Python anhand von Sandsteinproben. Hierfür wurden dreidimensionale Computertomogramme der Sandsteine Bentheimer und Castelgate in verschiedenen Auflösungen aufgenommen und die Porenstruktur in Porensegmente unterteilt. Die Segmentierung erfolgte nach zwei Ansätzen. Im ersten Ansatz wurden, an zufälligen Stellen im Tomogramm, Würfel mit verschiedenen definierten Kantenlängen ausgeschnitten. Dabei wurde nur der Porenanteil des Würfels berücksichtigt. Im zweiten Ansatz wurde das Porensystem systematisch mit Hilfe des Watershed Algorithmus segmentiert. Die einzelnen Porensegmente wurden anhand des Konzepts der Minkowski Tensoren mittels des Programms Bilimbi quantifiziert und als Feature für die drei verschiedenen Klassifikationsalgorithmen: Neuronale Netzwerke, C Support Vector Machine und Random Forrest verwendet. Vor der Klassifikation erfolgte eine Optimierung der Algorithmenparameter. Weiterhin wurde der Einfluss jeweiligen Minkowski Tensoren als Feature auf die Klassifikation mit Hilfe von Selektionsalgorithmen untersucht. Die Aussagen der Selektionsalgorithmen wurden anschließend durch eine Klassifikation der einflussreichsten Feature überprüft. Die präsentierte Methode ermöglicht die Untersuchung des Einflusses der Porenstruktur auf den Low-salinity Effekt von Sandsteinen und die Einstufung der Eignung potentieller öltragender Gesteinschichten für die Ölfördermethode des Low-salinity water flooding. This work examines an approach of characterizing porous media with machine learning algorithmns in Python, at the example of sandstone samples. Within in this scope, threedimensional computertomograms of the sandstone samples Bentheimer und Castelgate were recorded and the pore network was dissected into pore segments. The segmentation was done in two differenct approches. In the first cubes of defined edge length were cut out at random positions of the Tomogramm, thereby only the pore fraction was considered. In the second approach the pore network was systematically segmented with the Watershed algorithmn. The pore segments were quantified by the concept of Minkowsi Tensors using the software Bilimbi and used as features for the three machine learning algorithmns: neural network, c support vector machine and random forrest. Thereby the parameters of the algorithmns were optimized before the actual classification. Furthermore the influence of the different Minkowski Tensors on the classification was investigated using selection algorithmns. The results were verified by classifying the tomogramms based on the features with the highest influence. The presented method allows the examination of the influence of the pore network on the low-salinity effect of sandstones and the assassment of oil-bearing sandstone for the oil recovery technique of low-salinity water flooding.