Multicore

Módulo GeoSlicer para processar, orientar e desdobrar testemunhos em lotes.

Painéis e sua utilização

Figura 1: Módulo Multicore.

Seleção de dados

• Add directories: Adiciona diretórios que contenham dados de core. Esses diretórios irão aparecer na lista Data to be processed. Durante a execução, a pesquisa pelos dados ocorrerá em apenas um nível abaixo.

• Remove: Remove diretórios da lista de pesquisa.

• Depth control: Escolha do método de configurar os limites do core:

  • Initial depth and core length:
    • Initial depth (m): Profundidade do topo do core.
    • Core length (cm): Comprimento do core.
  • Core boundaries CSV file:
    • Core depth file: Seletor de um arquivo CSV que contém os limites do core em metros. O arquivo deve ter duas colunas, sendo que cada linha corresponde a um core diferente, na ordem de processamento. As colunas devem indicar, respectivamente, os limites de profundidade superior e inferior.

• Core diameter (inch): Diâmetro aproximado do core em polegadas.

Processamento

Marque a opção que desejar executar:

• Core radial correction: Corrige efeitos de atenuação dos core CT, como por exemplo beam hardening. Aplica um fator de correção para todas as fatias da imagem (imagens transversais, plano xy) para uniformizar a atenuação em termos de coordenadas radiais. O fator de correção é calculado com base na média de todas as fatias e depende apenas da distância radial em relação ao centro das fatias.

• Smooth core surface: Aplica uma suavização (anti-aliasing) na superfície do core.

• Keep original volumes: Salva o dado original sem correções e sem suavização.

• Process cores: Processa os cores nos diretórios na ordem em que foram adicionados. Após carregados, os dados podem ser visualizados no módulo Explorer

Orientação

• Orientation algorithm: Escolha um algoritmo de orientação do core:

  • Surface: A orientação é baseada no ângulo de corte longitudinal das extremidades do core. Essa opção é melhor em casos em que o ângulo de corte não é raso e se as extremidades estão bem preservadas (superfícies de corte mais limpas)

  • Sinusoid: Utiliza o desenrolamento de core para encontrar os padrões sinusoidais criados pelas camadas deposicionais para orientar os cores. Esta opção é boa se as camadas deposicionais estiverem bem pronunciadas no grupo de cores.

  • Surface + Sinusoid: Se o algoritmo Surface for capaz de encontrar um alinhamento, ele será utilizado; caso contrário, o algoritmo Sinusoid será aplicado no lugar.

• Orient cores: Aplica rotação no eixo longitudinal do core, de acordo com o algoritmo selecionado. O primeiro core determina a orientação dos próximos.

Unwrap

• Unwrap radial depth (mm): insira um valor que varia de 0 até o raio do core, em milímetros. Do lado externo do core até o centro, ao longo do eixo radial, é a profundidade na qual o desenrolamento será gerado. Use valores pequenos se desejar desenrolar próximo à superfície do core.

• Well diameter: Insira o diâmetro aproximado do poço (maior que o diâmetro do core) que será utilizado para projetar a imagem do core para a parede do poço.

• Unwrap cores: Gera as imagens desenroladas do core. As imagens preservam a escala do core em todos os eixos. Desse modo o tamanho do pixel e upscaling não dependem do raio do core. O ângulo delta usado no processo iterativo de coleta de voxels desenrolados são definidos como tamanho_do_pixel/raio.

Apply all

Aplica todos os passos de processamento, orientação e desenrolamento.

Problemas Comuns

"Could not detect core geometry"

O erro "Could not detect core geometry" ocorre no módulo Multicore quando a interface de linha de comando CoreGeometryCLI falha ao detectar uma geometria de testemunho válida no volume fornecido. Isso acontece porque a CLI não consegue encontrar feições circulares (representando o testemunho) nas fatias do volume usando técnicas de processamento de imagem.

Principais razões para este erro ocorrer:

1. Nenhum Círculo de Testemunho Detectável no Volume

• A imagem do volume não contém uma estrutura de testemunho cilíndrica clara que possa ser identificada via detecção de círculos de Hough.
• Causas possíveis:
  • O testemunho está obscurecido, danificado ou possui geometria irregular que não forma círculos detectáveis nas seções transversais.
  • Baixa qualidade de imagem, ruído ou artefatos impedem que a detecção de bordas funcione corretamente.

2. Parâmetro de Raio do Testemunho Incorreto

• O valor de coreRadius passado para a CLI é impreciso, fazendo com que o intervalo do raio de busca (mín/máx) não corresponda ao tamanho real do testemunho na imagem.
• O raio de busca é calculado como [coreRadius - 3mm, coreRadius + 3mm] em pixels. Se o raio real do testemunho estiver fora desse intervalo, nenhum círculo será detectado.
• Os usuários devem verificar se o raio do testemunho corresponde às dimensões físicas da amostra carregando o volume original e medindo o raio.

3. Fatias Válidas Insuficientes para Análise

• A CLI descarta 20 fatias de cada extremidade do volume para evitar "pontas de testemunho destruídas", e então amostra a cada 5ª fatia.
• Se o volume tiver muito poucas fatias (ex: <40 no total), pode não haver fatias restantes para analisar após descartar as extremidades.
• Se todas as fatias amostradas falharem na detecção de geometria (ex: devido à má qualidade de imagem nessas fatias), a lista de resultados permanece vazia.

4. Filtragem de Detecção de Círculos

• Círculos detectados são filtrados se o centro deles estiver muito próximo do centro da imagem (dentro de 10% da dimensão mínima da imagem a partir do centro). Isso serve para evitar falsos positivos de artefatos centrais.
• Se todos os círculos detectados forem filtrados por essa condição, nenhuma geometria válida será registrada.

Passos de Solução de Problemas para Usuários

• Verifique os Dados de Entrada: Garanta que o volume seja uma imagem de testemunho válida com seções transversais circulares claras. Verifique as dimensões e o espaçamento do volume.
• Ajuste o Raio do Testemunho: Forneça um raio de testemunho preciso em metros. Se não tiver certeza, tente uma faixa de valores.
• Verifique a Qualidade do Volume: Carregue apenas a imagem original do testemunho para confirmar se ele está visível e não obscurecido.

Se o erro persistir, o volume pode não ser adequado para detecção automatizada da geometria do testemunho, e intervenção manual ou módulos alternativos podem ser necessários.