PET-IA

Información General

Información administrativa

Título: Proyecto PET-IA. Intramural
Código: 202530E088
Fecha de inicio: 1 de junio de 2025
Fecha de finalización: 31 de mayo de 2027
Financiación: 18840 €
Correo electrónico: e.berrezueta@igme.es

Descripción del proyecto

El proyecto PET-IA tiene como objetivo avanzar en la integración de la petrografía y la mineralogía con tecnologías de visión artificial, desarrollando herramientas que permitan la cuantificación precisa y automatizada de parámetros mineralógicos y petrográficos en materiales geológicos. Mediante el uso de técnicas de análisis digital de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático, el proyecto busca mejorar la forma en que se recopilan, procesan e interpretan los datos petrográficos.
El objetivo principal es proporcionar un soporte cuantitativo y reproducible a las descripciones petrográficas y mineralógicas tradicionales, facilitando la caracterización detallada de minerales, poros y texturas. De este modo, se pretende complementar y reforzar los métodos clásicos de estudio mediante herramientas digitales que aumenten la precisión, la eficiencia y la comparabilidad de los análisis en geociencias.

Objetivos

El proyecto PET-IA surge de la necesidad de mejorar la cuantificación y reproducibilidad de los análisis petrográficos y mineralógicos, tradicionalmente basados en observaciones visuales y descripciones cualitativas. Aunque estas metodologías han demostrado su gran valor científico, los avances recientes en procesamiento digital de imágenes y aprendizaje automático ofrecen nuevas oportunidades para complementar estos enfoques con herramientas cuantitativas robustas.
La iniciativa busca aprovechar y adaptar la instrumentación ya disponible en los laboratorios, como equipos de microscopía óptica y sistemas de captura digital de imágenes, junto con software especializado de análisis de imagen. A partir de imágenes petrográficas de alta calidad, se desarrollarán metodologías que permitan extraer de forma automática información cuantitativa sobre características minerales y texturales, incluyendo composición, tamaño, forma, distribución espacial y propiedades de la porosidad.
Un objetivo central es el desarrollo de algoritmos de identificación y segmentación automática capaces de reconocer minerales y poros en diferentes tipos de rocas, permitiendo así una caracterización más sistemática y reproducible de los materiales geológicos. Estos algoritmos serán diseñados para ser adaptables a distintos contextos geológicos y tipos de muestras.
Las herramientas desarrolladas podrán aplicarse en diversos ámbitos de las geociencias y la ingeniería geológica, como por ejemplo: i) Evaluación de formaciones geológicas para proyectos de almacenamiento de energía (por ejemplo, hidrógeno o CO₂); ii) Análisis del impacto de procesos de meteorización y agentes climáticos en materiales rocosos; iii) Estudios de integridad estructural y comportamiento de rocas en proyectos de ingeniería, incluyendo procesos de fracturación.
El enfoque multidisciplinar del proyecto —que combina geología, análisis de imagen, ciencia de datos y aprendizaje automático— permitirá no solo mejorar la eficiencia y precisión en la caracterización de materiales geológicos, sino también establecer nuevas bases metodológicas para la interpretación cuantitativa de datos petrográficos y mineralógicos en problemas geológicos complejos.

Actividades

Fase 1
Preparación experimental

En la primera fase del proyecto se configuran y calibran los equipos de microscopía óptica y sistemas de captura digital de imágenes disponibles en el laboratorio para su uso específico en el proyecto. El objetivo es optimizar la adquisición de imágenes petrográficas de alta resolución y calidad, garantizando condiciones de iluminación, enfoque y calibración adecuadas para el posterior análisis digital.
Esta fase incluye la selección y preparación de muestras geológicas representativas, procedentes de distintos proyectos de investigación, con el fin de asegurar una diversidad suficiente de litologías, texturas y condiciones mineralógicas. Estas imágenes constituirán la base de datos inicial sobre la cual se desarrollarán y evaluarán las herramientas de análisis digital.

Microscopio óptico LEICA DM6000M con plataforma motorizada y cámara ProGres C5 en la Unidad Territorial de Oviedo (CN-IGME, CSIC)
Fase 2
Desarrollo de algoritmos de análisis

En esta fase se desarrollan algoritmos personalizados de análisis digital de imágenes a partir de software ya existente en el laboratorio. El objetivo es automatizar procesos clave como la identificación de minerales y poros, así como la cuantificación de sus parámetros morfológicos y texturales.
Mediante la implementación de técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático, los algoritmos se entrenan y optimizan utilizando conjuntos de imágenes representativas. Este proceso permite mejorar progresivamente la precisión y eficiencia del reconocimiento de fases minerales y estructuras porosas, facilitando la extracción automática de datos cuantitativos relevantes para la caracterización petrográfica.

Registro de imágenes digitales para su procesamiento
Fase 3
Validación y calibración

Los resultados obtenidos mediante el análisis digital se comparan sistemáticamente con observaciones petrográficas y mineralógicas tradicionales realizadas por expertos. Este proceso permite evaluar la precisión de los algoritmos y detectar posibles errores de clasificación o segmentación.
A partir de estas comparaciones se realizan ajustes y calibraciones sucesivas de los algoritmos, refinando los modelos de reconocimiento y mejorando la fiabilidad de los resultados. Este proceso iterativo de validación permite aumentar progresivamente la precisión de las herramientas desarrolladas y garantizar su robustez para su aplicación en distintos tipos de muestras geológicas.

Secuencia de procesamiento con análisis digital de imágenes
Fase 4
Implementación en casos de estudio

En la fase final, las herramientas y metodologías desarrolladas se aplican a casos de estudio reales. El enfoque principal se centra en el análisis de rocas relevantes para proyectos de almacenamiento de energía y para estudios de fracturación, que constituyen actualmente líneas prioritarias de investigación dentro del grupo.
Además, las metodologías se probarán en otros contextos geológicos con el objetivo de evaluar su versatilidad y capacidad de adaptación. El análisis de los resultados permitirá realizar ajustes finales en los algoritmos y en los flujos de trabajo, optimizando su uso para aplicaciones específicas y consolidando una metodología reproducible para la caracterización digital de materiales geológicos.

Potencial roca almacén para almacenamiento geológico de gases

Información adicional

No hay información adicional disponible.

Documentos del proyecto

Personal

Investigador/es Principal/es

Edgar Berrezueta
Edgar Raúl Berrezueta Alvarado
C. N. IGME - CSIC

Equipo

Edgar Berrezueta
Edgar Raúl Berrezueta Alvarado
C. N. IGME - CSIC
TimeaKovacs
Timea Kovács
C. N. IGME - CSIC

Colaboradores

No hay colaboradores asignados a este proyecto.

Departamentos y grupos implicados

Departamentos

No hay departamentos asociados a este proyecto.

Grupos

No hay información de grupos implicados en el proyecto.

Publicaciones

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Multimedia

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Eventos y noticias

Eventos

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Noticias

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