Multiresolution-based reconstruction for compressive spectral video sensing using a spectral multiplexing sensor

Spectral multiplexing sensors based on compressive sensing attempt to break the Nyquist barrier to acquire high spectral resolution scenes. Particularly, the colored coded aperture-based compressive spectral imager extended to video, or video C-CASSI, is a spectral multiplexing sensor that allows capturing spectral dynamic scenes by projecting each spectral frame onto a bidimensional detector using a 3D coded aperture. Afterwards, the compressed signal reconstruction is performed iteratively by finding a sparse solution to an undetermined linear system of equations. Even though the acquired signal can be recovered from much fewer observations by an  −  -norm recovery algorithm than using conventional sensors, the reconstruction exhibits diverse challenges originated by the temporal variable or motion. The motion during the reconstruction produces artifacts that damages the entire data. In this work, a multiresolution-based reconstruction method for compressive spectral video sensing is proposed. In this way, it obtains the temporal information from the measurements at a low computational cost. Thereby, the optimization problem to recover the signal is extended by adding temporal information in order to correct the errors originated by the scene motion. Computational experiments performed over four different spectral videos show an improvement up to 4dB in terms of peak-signal to noise ratio (PSNR) in the reconstruction quality using the multiresolution approach applied to the spectral video reconstruction with respect to the traditional inverse problem.  Los sensores de multiplexación espectral basados en muestreo compresivo intentan romper la barrera de Nyquist para adquirir escenas de alta resolución espectral. Particularmente, el sistema de imágenes espectrales de única captura basado en aperturas codificadas de color extendido a vídeo, o video – CCASSI, es un sensor de multiplexación espectral que permite la adquisición de imágenes espectrales dinámicas proyectando cada fotograma espectral sobre un detector bidimensional usando un apertura de codificación 3D. Posteriormente, la reconstrucción de la señal comprimida se realiza iterativamente encontrando una solución escasa a un sistema lineal de ecuaciones indeterminado. Si bien la señal adquirida puede ser recuperada desde un algoritmo basado en la norma l_2 − l_1, con  muchas menos observaciones en comparación a los sistemas convencionales, dicha reconstrucción presenta diversos desafíos originados por la variable temporal o el movimiento. El movimiento durante la reconstrucción produce artefactos que dañan la totalidad de los datos. En este trabajo, se propone un método de reconstrucción basado en múltiples resoluciones para la adquisición compresiva de video espectral. De este modo, el problema de optimización para recuperar la señal se amplía añadiendo la información temporal como restricción, con el objetivo de corregir los errores originados por el movimiento de la escena. Los experimentos computacionales realizados en cuatro videos espectrales diferentes muestran una mejora de hasta 4dB en términos de relación pico-señal a ruido (PSNR) en la calidad de reconstrucción usando el enfoque multirresolución aplicado a la reconstrucción de video espectral con respecto al problema de optimización que no considera el movimiento

TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADOS A LA PERFORACIÓN DE POZOS PETROLEROS

RESUMENLos avances en el procesamiento de datos aplicados en el área de perforación de pozos han sido grandes debido al auge de las tecnologías y a la inversión en investigación que realiza esta industria. Actualmente se realizan mediciones y monitoreos y se toman decisiones basadas en los resultados obtenidos de procesar e interpretar los datos tomados por diferentes herramientas dentro del pozo. Aunque diversas técnicas de procesamiento de imágenes han sido aplicadas en la industria petrolera, no están documentadas en la literatura la estimación de la profundidad de derrumbes o cavings en pozos petroleros. Este artículo describe la forma como se han aplicado diferentes técnicas computacionales, principalmente aquellas que involucran el reconocimiento de patrones a través del tratamiento digital de imágenes y la inteligencia artificial en la industria petrolera, especialmente en los procesos de exploración y perforación y, finalmente plantea una propuesta de trabajo de investigación que puede contribuir a mitigar riesgos asociados a estabilidad de pozo, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y permitiendo realizar acciones apropiadas de prevención o remediación cuando estas son requeridas, aplicando el procesamiento de imágenes y el uso de técnicas computacionales como el reconocimiento de patrones en la estimación de la profundidad de derrumbes en pozos petroleros.Palabras clave: Tratamiento digital de imágenes, Inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, Pozos petroleros, Rocas, Derrumbes, Recortes de roca.ABSTRACTAdvances in data processing applied in the drilling area have been high due to the rise of technology and investment in research conducted by the industry. Currently, measurements and monitoring are performed and decisions are made based on the results of processing and interpreting the data collected by different tools into the well. Although various imaging techniques have been applied in the oil industry are not documented in the literature to estimate the depth of landslides or cavings in oil wells. This article describes the way we have applied different computational techniques, especially those that involve pattern recognition through digital image processing and artificial intelligence in the oil industry, especially in exploration and drilling processes, and finally presents a proposal research work can help mitigate risks associated with wellbore stability, facilitating decision making in real time and allowing appropriate preventive actions or remediation when they are required, applying image processing and the use of computational techniques such as pattern recognition in estimating the depth of collapse in oil wells.Keywords: Digital Image Processing, Artificial Intelligence, Pattern Recognition, Oil Wells, Rocks, Caving, and Cuttings

Multiresolution-based reconstruction for compressive spectral video sensing using a spectral multiplexing sensor

Spectral multiplexing sensors based on compressive sensing attempt to break the Nyquist barrier to acquire high spectral resolution scenes. Particularly, the colored coded aperture-based compressive spectral imager extended to video, or video C-CASSI, is a spectral multiplexing sensor that allows capturing spectral dynamic scenes by projecting each spectral frame onto a bidimensional detector using a 3D coded aperture. Afterwards, the compressed signal reconstruction is performed iteratively by finding a sparse solution to an undetermined linear system of equations. Even though the acquired signal can be recovered from much fewer observations by an  −  -norm recovery algorithm than using conventional sensors, the reconstruction exhibits diverse challenges originated by the temporal variable or motion. The motion during the reconstruction produces artifacts that damages the entire data. In this work, a multiresolution-based reconstruction method for compressive spectral video sensing is proposed. In this way, it obtains the temporal information from the measurements at a low computational cost. Thereby, the optimization problem to recover the signal is extended by adding temporal information in order to correct the errors originated by the scene motion. Computational experiments performed over four different spectral videos show an improvement up to 4dB in terms of peak-signal to noise ratio (PSNR) in the reconstruction quality using the multiresolution approach applied to the spectral video reconstruction with respect to the traditional inverse problem.  Los sensores de multiplexación espectral basados en muestreo compresivo intentan romper la barrera de Nyquist para adquirir escenas de alta resolución espectral. Particularmente, el sistema de imágenes espectrales de única captura basado en aperturas codificadas de color extendido a vídeo, o video – CCASSI, es un sensor de multiplexación espectral que permite la adquisición de imágenes espectrales dinámicas proyectando cada fotograma espectral sobre un detector bidimensional usando un apertura de codificación 3D. Posteriormente, la reconstrucción de la señal comprimida se realiza iterativamente encontrando una solución escasa a un sistema lineal de ecuaciones indeterminado. Si bien la señal adquirida puede ser recuperada desde un algoritmo basado en la norma l_2 − l_1, con  muchas menos observaciones en comparación a los sistemas convencionales, dicha reconstrucción presenta diversos desafíos originados por la variable temporal o el movimiento. El movimiento durante la reconstrucción produce artefactos que dañan la totalidad de los datos. En este trabajo, se propone un método de reconstrucción basado en múltiples resoluciones para la adquisición compresiva de video espectral. De este modo, el problema de optimización para recuperar la señal se amplía añadiendo la información temporal como restricción, con el objetivo de corregir los errores originados por el movimiento de la escena. Los experimentos computacionales realizados en cuatro videos espectrales diferentes muestran una mejora de hasta 4dB en términos de relación pico-señal a ruido (PSNR) en la calidad de reconstrucción usando el enfoque multirresolución aplicado a la reconstrucción de video espectral con respecto al problema de optimización que no considera el movimiento

Tratamiento digital de imágenes e inteligencia artificial aplicados a la perforación de pozos petroleros

Advances in data processing applied in the drilling area have been high due to the rise of technology and investment in research conducted by the industry. Currently, measurements and monitoring are performed and decisions are made based on the results of processing and interpreting the data collected by different tools into the well. Although various imaging techniques have been applied in the oil industry are not documented in the literature to estimate the depth of landslides or cavings in oil wells. This article describes the way we have applied different computational techniques, especially those that involve pattern recognition through digital image processing and artificial intelligence in the oil industry, especially in exploration and drilling processes, and finally presents a proposal research work can help mitigate risks associated with wellbore stability, facilitating decision making in real time and allowing appropriate preventive actions or remediation when they are required, applying image processing and the use of computational techniques such as pattern recognition in estimating the depth of collapse in oil wells.Los avances en el procesamiento de datos aplicados en el área de perforación de pozos han sido grandes debido al auge de las tecnologías y a la inversión en investigación que realiza esta industria. Actualmente se realizan mediciones y monitoreos y se toman decisiones basadas en los resultados obtenidos de procesar e interpretar los datos tomados por diferentes herramientas dentro del pozo. Aunque diversas técnicas de procesamiento de imágenes han sido aplicadas en la industria petrolera, no están documentadas en la literatura la estimación de la profundidad de derrumbes o cavings en pozos petroleros. Este artículo describe la forma como se han aplicado diferentes técnicas computacionales, principalmente aquellas que involucran el reconocimiento de patrones a través del tratamiento digital de imágenes y la inteligencia artificial en la industria petrolera, especialmente en los procesos de exploración y perforación y, finalmente plantea una propuesta de trabajo de investigación que puede contribuir a mitigar riesgos asociados a estabilidad de pozo, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y permitiendo realizar acciones apropiadas de prevención o remediación cuando estas son requeridas, aplicando el procesamiento de imágenes y el uso de técnicas computacionales como el reconocimiento de patrones en la estimación de la profundidad de derrumbes en pozos petroleros

Multiresolution-based reconstruction for compressive spectral video sensing using a spectral multiplexing sensor

Spectral multiplexing sensors based on compressive sensing attempt to break the Nyquist barrier to acquire high spectral resolution scenes. Particularly, the colored coded aperture-based compressive spectral imager extended to video, or video C-CASSI, is a spectral multiplexing sensor that allows capturing spectral dynamic scenes by projecting each spectral frame onto a bidimensional detector using a 3D coded aperture. Afterwards, the compressed signal reconstruction is performed iteratively by finding a sparse solution to an undetermined linear system of equations. Even though the acquired signal can be recovered from much fewer observations by an  −  -norm recovery algorithm than using conventional sensors, the reconstruction exhibits diverse challenges originated by the temporal variable or motion. The motion during the reconstruction produces artifacts that damages the entire data. In this work, a multiresolution-based reconstruction method for compressive spectral video sensing is proposed. In this way, it obtains the temporal information from the measurements at a low computational cost. Thereby, the optimization problem to recover the signal is extended by adding temporal information in order to correct the errors originated by the scene motion. Computational experiments performed over four different spectral videos show an improvement up to 4dB in terms of peak-signal to noise ratio (PSNR) in the reconstruction quality using the multiresolution approach applied to the spectral video reconstruction with respect to the traditional inverse problem.  Los sensores de multiplexación espectral basados en muestreo compresivo intentan romper la barrera de Nyquist para adquirir escenas de alta resolución espectral. Particularmente, el sistema de imágenes espectrales de única captura basado en aperturas codificadas de color extendido a vídeo, o video – CCASSI, es un sensor de multiplexación espectral que permite la adquisición de imágenes espectrales dinámicas proyectando cada fotograma espectral sobre un detector bidimensional usando un apertura de codificación 3D. Posteriormente, la reconstrucción de la señal comprimida se realiza iterativamente encontrando una solución escasa a un sistema lineal de ecuaciones indeterminado. Si bien la señal adquirida puede ser recuperada desde un algoritmo basado en la norma l_2 − l_1, con  muchas menos observaciones en comparación a los sistemas convencionales, dicha reconstrucción presenta diversos desafíos originados por la variable temporal o el movimiento. El movimiento durante la reconstrucción produce artefactos que dañan la totalidad de los datos. En este trabajo, se propone un método de reconstrucción basado en múltiples resoluciones para la adquisición compresiva de video espectral. De este modo, el problema de optimización para recuperar la señal se amplía añadiendo la información temporal como restricción, con el objetivo de corregir los errores originados por el movimiento de la escena. Los experimentos computacionales realizados en cuatro videos espectrales diferentes muestran una mejora de hasta 4dB en términos de relación pico-señal a ruido (PSNR) en la calidad de reconstrucción usando el enfoque multirresolución aplicado a la reconstrucción de video espectral con respecto al problema de optimización que no considera el movimiento

Estimación de propiedades mecánicas de roca utilizando inteligencia artificial

Este artículo presenta la forma como fueron combinadas dos técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales y algoritmos genéticos, para el desarrollo de una herramienta computacional utilizada para la estimación de propiedades mecánicas tales como la resistencia a la tensión, la resistencia a la compresión uniaxial y la resistencia a la compresión triaxial en areniscas, a partir de propiedades petrofísicas utilizando datos de pruebas del Laboratorio de Mecánica de Rocas del Instituto Colombiano del Petróleo - Ecopetrol S.A. como datos de entrenamiento facilitando el diseño de ensayos no destructivos con cierto grado de confianza y dando lugar a una reducción de costos. PACS: 91.60.Ba, 91.60.Dc MSC: 82C3