Введение

Добыча полезных ископаемых и строительство сложных сооружений на протяжении многих столетий являются важными задачами. Их объединяет повышенное требование к применяемым инструментам, в частности сверлильным установкам. Зачастую для добычи природного газа, нефти или строительства линий метрополитена требуется сделать глубокие шахты в твердой неоднородной породе, где на бурильную головку оказывается сильное давление и температура. Для такой работы характеристики наконечников бурильной головки должны максимально точно соответствовать требованиям окружающей среды. Например, твердосплавные напайки должны быть достаточно твердыми, чтобы эффективно разрушать породу, но и одновременно пластичными, чтобы не расколоться о случайный камень высокой прочности.

С развитием материаловедения получилось выделить группу твердых сплавов карбида вольфрама с кобальтом (WC-Co), которые обладают высокими и гибкими прочностными характеристиками. Например, сплав будет более пластичным и меньше подтвержен выкрашиванию зерен, если добавить больше связующего вещества (кобальта). За многие годы успели достаточно подробно изучить все характеристики этого сплава, однако мы не можем утверждать, что у нее изучены все свойства.

Существует гипотеза о том, что между физическими характеристиками сплава присутствуют нелинейные зависимости. Есть множество работ по изучению сплавов WC-Co с различным процентным содержанием компонентов, однако тема поиска скрытых взаимосвязей остается нераскрытой. Цель этой работы - разработать программный комплекс для выделения на снимках микроструктур WC-Co важных признаков и поиска зависимостей между характеристиками сплава.

Самым многообещающими способами поиска зависимостей являются алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения. Современные модели нейронных сетей способны выявлять сложные зависимости между самыми разными видами данных. В арсенале компьютерного зрения присутствует множество алгоритмов, которые эффективно выделяет геометрию на изображениях.

Для достижения цели необходимо исследовать и протестировать большой набор алгоритмов выделения признаков на снимках микроструктуры сплава. Затем полученные признаки нужно сопоставить характеристиками сплава, такими как: твердость, ударная вязкость, пластичность, коэффициенты ударной адиабаты и тд. Важно также провести моделирование сплава в различных CAD системах для того, чтобы сравнить вычисленные параметры с экспериментальными.

Ожидаемый результат работы - программный комплекс для обработки SEM снимков микроструктур сплава WC-Co и анализ скрытых зависимостей между физическими характеристиками.

У данной работы есть явная практическая польза. В случае, если скрытые зависимости действительно есть, то математическая модель сплава WC-Co будет дополнена новыми данными. Как следствие - инженеры при изготовлении и применении твердосплавных напаек будут знать больше о поведении этого сплава при выпекании и работе при различных внешних условиях. Это поможет сократить издержки и повысит ресурс сверлильных установок.

Важно понимать, что ценность работы не уменьшится, если искомых скрытых зависимостей не окажется. В дальнейшем можно будет использовать разработанный программный комплекс для анализа изображений, других сплавов или других предметных областей, таких как биология и астрономия.