SemblantLa Bentley Subsurface Company, a élargi les capacités de sa solution de modélisation géologique 3D, Dépasserintroduisant le streaming d’images de noyau à haute résolution directement dans l’interface de modélisation à partir de son produit d’analyse d’image avancé basé sur le cloud, Imago.

Ryan Lee, chef de produit, géologie chez Seequentdit: «Chez Seequent, nous avançons continuellement un leaptrog et d’autres solutions de notre portefeuille pour aider les clients à relever les défis géoscientes en constante évolution de plus en plus de manière productive et intelligente.
«Cette version de LeapFrog est un progrès majeur pour les clients miniers, car il apporte des photos de base et d’autres images de la numérisation de base au flux de travail de modélisation de LeapFrog. Il tire également des progrès récents que nous avons faits dans Imago, y compris les capacités d’apprentissage automatique qui ajoutent de la valeur à l’imagerie de base. Ces précieuses informations n’apparaissent désormais pas auparavant. Nos clients – pour maximiser la valeur des images géoscientes pour une interprétation améliorée pendant la modélisation. »

Imago permet aux utilisateurs d’accéder facilement, de collaborer et de valider des images géoscientifiques de haute qualité, en ajoutant de la valeur via des fonctionnalités telles que son autocrop à apprentissage automatique, qui fournit une reconstruction linéarisée dans le trou de descendant des images de base pour montrer le noyau comme il était in situ. Avec cette imagerie géoscientifique directement accessible dans Leapfrog 2025.2, les utilisateurs peuvent voir de manière transparente des images dans le contexte de leur modèle géologique et examiner étroitement les photos de base sans avoir besoin de changer d’applications, en soutenant des décisions de modélisation plus rapides et plus éclairées.

Résumé des faits saillants

• L’imagerie de base de l’imago peut être accessible en toute transparence directement dans LeapFrog 2025.2 pour des décisions de modélisation plus rapides: les utilisateurs gagnent du temps sans avoir à basculer entre les applications.
• Les images Imago sont diffusées à partir du cloud, plutôt que importées: les données sont mises en cache en dehors du projet LeapFrog pour éviter d’avoir un impact sur les performances du projet.
• Une meilleure compréhension des caractéristiques géologiques: les détails de l’image peuvent être consultés dans le contexte du modèle, et le contexte spatial est ajouté aux images de base grâce à la mise en évidence dans la scène des intervalles de forage connexes.
• Plus de valeur à partir de l’imagerie centrale: les informations de forage de l’imago restent connectées au modèle géologique tout au long du projet, de la découverte au contrôle de grade.

Extraction de plus de valeur des images de base

Les images de base sont extrêmement précieuses pour vérifier l’exploitation forestière, valider les tests, identifier les contacts du modèle et extraire des informations géologiques riches – telles que la texture, la couleur, la minéralogie, la lithologie, l’altération et la structure. Imago couvre l’ensemble du processus de rassemblement, de gestion et d’utilisation des images géologiques. Les utilisateurs peuvent capturer sans effort des images à l’aide du logiciel Capture X, qui contrôle l’appareil photo ou prendre des photos avec l’application Mobile Imago. Les images hébergées par le cloud sont accessibles par les utilisateurs et les collaborateurs dans LeapFrog.

Leapfrog 2025.2 permet l’extraction d’une valeur nettement plus de ces données. La facilité d’accès à l’imagerie de base à partir d’imago accélère le processus de modélisation et, lorsqu’il est associé à l’analyse d’image avancée d’Imago alimentée par l’apprentissage automatique, fournit des informations maximales en transformant les données d’image en connaissances.

Dans le panneau Imago intégré, les images hébergées par le nuage sont diffusées de manière transparente à partir d’Imago directement dans LeapFrog. Les utilisateurs peuvent afficher et comparer plusieurs types d’images côte à côte, y compris les photos de noyau humide et sèche, des images hyperspectrales et des cartes minérales à partir de la numérisation du cœur. Un point culminant dans la scène fournit un contexte spatial lorsque l’imagerie est visualisée, avec une visibilité, une échelle, une opacité et des paramètres de couleur entièrement personnalisables pour permettre des interprétations plus éclairées. Les images sont mises en cache en dehors du projet pour s’assurer que les performances ne sont pas affectées.

Caleb Bramwell, chef de produit, Imago at Seequentdit: «Au cours de l’année écoulée seulement, des millions d’images Imago ont été prises à partir de dizaines de millions de mètres de forage en utilisant la technologie de capture X d’Imago. Nous constatons également une tendance croissante vers une utilisation par satellite sur Internet par les clients qui utilisent les capacités de cloud Imago pour permettre le streaming à l’imago assure des images principales.

Informations sur l’apprentissage automatique: transformer les données en connaissances
Les sociétés minières peuvent désormais tirer parti de grandes quantités de données comme jamais auparavant pour prendre des décisions toujours axées sur les données. Des technologies comme l’apprentissage automatique aident à normaliser la capture des données, à améliorer le contrôle de la qualité et la cohérence. Ces progrès facilitent la modélisation des ressources et la planification des mines plus précises, conduisant à une productivité accrue et à une approche plus durable des opérations minières et de l’exploration.

Autocrop, alimenté par l’apprentissage automatique d’Imago, améliore le processus de collecte de données en recadrant et en linéarisant automatiquement l’imagerie de plateau de base, en faisant en sorte que les utilisateurs de temps et d’efforts. Par exemple, l’analyse d’image avancée d’Imago, en utilisant l’apprentissage automatique, améliore davantage les informations d’imagerie de base, transformant les données d’image en connaissances.

Dans Leapfrog 2025.2, l’intégration transparente avec cette imagerie de base, améliorée par les idées d’apprentissage automatique, soutient l’interprétation et la modélisation à chaque étape du projet, de l’exploration au contrôle de grade.

Propulsé par l’apprentissage automatique d’Imago, les photos de base peuvent être enregistrées en profondeur pour fournir des profondeurs plus précises. De plus, l’autocrop d’Imago peut être utilisé pour créer une vue reconstruite au fond, permettant au noyau d’être visualisé tel qu’il était in situ.

L’imagerie peut être visualisée à plusieurs échelles, en maintenant le contexte spatial plus large à l’échelle du modèle tout en étant en mesure de voir des détails géologiques plus fins dans l’imagerie centrale à une échelle plus fine. Plusieurs panneaux de streaming d’images Imago peuvent également être ouverts, permettant la mise en évidence ou la corrélation des caractéristiques clés couvrant plusieurs photos ou trous. Lorsqu’elles sont associées à une table d’intervalle de forage de couleurs dominantes d’imago, les changements de couleur résultant des différences de lithologie ou d’altération peuvent être facilement identifiés dans la scène 3D, avec l’ouverture d’imagerie de base en un seul clic.

Pour plus d’informations sur les mises à jour LeapFrog, voir:
Leapfrog Geo: https://www.seecent.com/products-solutions/leapfrog-geo/
Imago: https://www.seecent.com/products-solutions/imago/
Pour en savoir plus et se connecter avec un représentant canadien, veuillez contacter: Jenny Ni, géologue du projet, gestion des données chez Seequent, jenny.ni@seèques.com

À propos de Seequent

Seequent, The Bentley Subsurface Company, aide les organisations à comprendre le métro, en leur donnant la confiance nécessaire pour prendre de meilleures décisions plus rapidement. Seequent construit une technologie de pointe qui est à la pointe des sciences de la Terre, transformant la façon dont nos clients travaillent. Chaque jour, nous les aidons à développer plus durablement des ressources minérales, concevant et construisant une meilleure infrastructure, provoquer des énergies renouvelables et réduire leur impact sur l’environnement. Seequent opère dans 150 pays tout en conservant fièrement le siège social en Nouvelle-Zélande.
www.seèquent.com