Open Access3D Porous Structure Image Generation
Author(s) -
Э. М. Камилов,
А. А. Егоров
Publication year - 2020
Publication title -
uspehi kibernetiki
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2712-9942
DOI - 10.51790/2712-9942-2020-1-3-4
Subject(s) - porosity , porous medium , permeability (electromagnetism) , convolutional neural network , generative grammar , generative adversarial network , artificial intelligence , image (mathematics) , computer science , artificial neural network , materials science , geology , composite material , chemistry , biochemistry , membrane
Разработана сверточная генеративно-состязательная нейронная сеть, генерирующая объемные изображения пористых сред (горной породы). Рассматриваются возможности модификации нейронной сети для генерации пористых сред с заданными характеристиками: коэффициент пористости, проницаемости, состав и размеры зерен, каналов и каверн. In this study, a convolutional generative adversarial neural network generating 3D images of porous media (rock) was developed. The neural network can be modified to generate porous media with specific properties such as porosity factor, permeability factor, composition and sizes of the grains, channels, and voids.