Разработка методики создания синтетических томограмм пористых сред

Рентгеновская компьютерная томография (КТ) является одним из ключевых методов исследования внутреннего строения пористых образцов, например, пород-коллекторов нефти и газа. Для дальнейшего моделирования физических свойств пористых сред КТ-изображения необходимо предварительно сегментировать — разделить на твердую и пустотную фазы. Однако правильность сегментации невозможно проверить ввиду отсутствия данных о точном внутреннем строении материала. В настоящей работе описана разработанная методика и ПО на её основе для создания синтетических томограмм пористых сред с целью решить проблему отсутствия валидационных или тренировочных изображений сегментации. Созданный фреймворк основан на прямом и обратном преобразовании Радона. Для проверки предложенного подхода мы сравнили скорость и качество работы ключевых алгоритмов с существующими аналогами. На основе прокси-образцов, полученных сегментацией КТ-изображений, созданы синтетические изображения пористых сред из пяти фаз: пор (воздух с незначительным поглощением излучения), каолинита (Al$_2$Si$_2$O$_5$OH$_4$), диоксида кремния (SiO$_2$), карбоната кальция (CaCO$_3$) и дисульфида железа (FeS$_2$). Наблюдается хорошее соответствие получаемых синтетических данных в сравнении с оригинальными КТ-изображениями. Разработанная методика позволяет решить проблему создания размеченных данных для использования машинного обучения в задачах сегментации КТ-изображений, а также для тестирования любых других методик для сегментации КТ-изображений.