Generación gráfica de partículas artificiales de arena para su utilización en redes neuronales

Abstract

El presente trabajo expone una alternativa para generar un conjunto de datos, correspondiente a imágenes de partículas de arenas, con el propósito de ser utilizadas en el entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional para la clasificación teniendo en cuenta sus características de redondez y esfericidad. La necesidad de medir tales características en estas arenas, se debe a que permite estimar la calidad para su utilización en procesos de fracturación hidráulica (fracking) para la extracción de petróleo de manera no convencional. La utilización de Redes Neuronales posibilita identificar y clasificar elementos de interés, en base a un entrenamiento previo, para ello se debe contar con un conjunto de datos de entrenamiento con un elevado número de elementos (entre 1.000 y 10.000 muestras aproximadamente), para obtener resultados aceptables. Por lo cual esto requiere contar con un conjunto de imágenes de arenas, que sean representativas de todo el espectro posible a identificar, y rotuladas con sus correspondientes valores de redondez y esfericidad. Se propone una alternativa para el armado de tal conjunto, la que consiste en graficar partículas de arenas, mediante métodos geométricos y matemáticos, por medio de un software matemático especializado, calculando simultáneamente los valores de redondez y esfericidad, lográndose así el armando del conjunto de datos requerido compuesto de imágenes artificiales de partículas de arena, etiquetadas con las características antes mencionadas. Esto se obtiene mediante un algoritmo computacional desarrollado específicamente y que permite el graficado y medición de manera automatizada, prefijando ciertos parámetros.