المكاسب:
- القدرة على تنظيف سجل الحفر والبيانات الحجرية والتصنيفية بدعم من الذكاء الاصطناعي واكتشاف التناقضات وأخطاء الترميز
- القدرة على تحديد موضع الذكاء الاصطناعي بدقة كمولد للتصنيف المسبق والفرضيات عند تفسير التصوير الفوتوغرافي الأساسي والمراقبة الجيولوجية
- القدرة على التحقق من صحة تفسير الصخور/التغييرات المستنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي مع المراقبة الجيولوجية والتحليل المختبري
أساس كل مشروع تعدين هو العينات المأخوذة من باطن الأرض. وأهم هذه الأمثلة هو نواة الحفر (عينة مستمرة تستخرجها آلة الحفر من الصخر على شكل أسطواني). يقوم الجيولوجي بفحص اللب. ويسجل نوع الصخور (الليثولوجيا)، وبنيتها، وتغيرها (تغير الصخور بفعل المياه الساخنة والتأثيرات الكيميائية) والتمعدن، ويحلل العينات المخبرية لتحديد درجتها. والنتيجة هي جدول ضخم يتم تسجيله مترا بعد متر، يسمى سجل الحفر. قد يكون هناك مئات من عمليات الحفر وعشرات الآلاف من الخطوط في مشروع واحد. تنظيف هذه البيانات ودمجها ورصد التناقضات واستخلاص التفسيرات الأولية؛ هذه منطقة يتسارع فيها الذكاء الاصطناعي حقًا، ولكن كل خطوة تحتاج إلى التحقق منها بعين الجيولوجي. ستتعلم في هذه الوحدة كيفية تنظيف بيانات الحفر/الجيولوجيا باستخدام الذكاء الاصطناعي، وكيفية التفسير المسبق للصورة الأساسية وكيفية التحقق من صحة النتائج.
تشريح جداول بيانات الحفر
تتكون مجموعة بيانات الحفر عادة من أربعة جداول، ودمجها بشكل صحيح هو نصف المهمة:
- الطوق: إحداثيات البداية (X، Y، Z) والعمق الإجمالي لكل بئر.
- المسح (الانحراف): التغير في ميل (الانحدار) واتجاه (السمت) للحفر على طول العمق. الحفر لا يسير بشكل مستقيم تمامًا.
- علم الصخور: نوع الصخور والملاحظات الجيولوجية على مدى العمق (من إلى).
- الفحص: نتائج الصف المختبري عبر نطاق العمق (على سبيل المثال Au g/t، Cu٪).
يجب أن تتوافق هذه الجداول مع قواعد مثل من < إلى، ويجب ألا تتداخل النطاقات، ويجب أن تكون الرموز متسقة. في الحياة الواقعية، هناك دائمًا أخطاء في هذه البيانات التي يتم إدخالها يدويًا: النطاق المفقود، النطاق المتداخل، ارتباك الوحدة (جزء في المليون وخلط النسبة المئوية)، تهجئات مختلفة لرمز علم الصخور (GRN، Grn، الجرانيت)، رموز مثل 999 أو -9 بدلاً من القيمة الخالية. الذكاء الاصطناعي قوي جدًا في مسح مثل هذه التناقضات والإبلاغ عنها؛ ولكن يجب عليك إجراء التصحيح بموافقة الجيولوجي.
خطوة بخطوة: تنظيف البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
- قم بتقديم البيانات. امنح الذكاء الاصطناعي أسماء الأعمدة والوحدات وبعض نماذج الصفوف (إخفاء هوية الإحداثيات الفعلية). صف بوضوح ما يجب أن يحدث.
- قم بعمل قائمة بالقواعد. اطلب من الذكاء الاصطناعي الحصول على قائمة "ما هي قواعد الاتساق التي يجب أن أتحقق منها في هذا الجدول"، وأضف القواعد الخاصة بك في الأعلى.
- قم بإجراء فحص عدم الاتساق. فقط اطلب من الذكاء الاصطناعي وضع علامة، وليس التصحيح التلقائي. اطلب تبريرًا لكل علامة.
- العودة إلى المصدر الخام. تحقق من كل سطر محدد مقابل سجل البئر الأصلي أو شهادة المختبر.
- اتخاذ القرار لإصلاحه. يقوم الجيولوجي بالتصحيح؛ يقترح الذكاء الاصطناعي فقط.
نصيحة: لا تقل للذكاء الاصطناعي "أعطني الجدول المصحح"؛ قل "أبلغ عن الخطوط المشبوهة بالسبب". في جدول التصحيح التلقائي، يكاد يكون من المستحيل ملاحظة الصفوف التالفة بصمت.
الصورة الأساسية والتفسير البصري
في المشاريع الحديثة، يتم تصوير الصناديق الأساسية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج (النماذج التي يمكنها أيضًا معالجة الصور) إنتاج تفسير أولي من هذه الصور: تغير اللون، وكثافة الكسر المحتملة، ووجود الأوردة، ومناطق التغيير المحتملة. وهذا أمر مهم باعتباره فحصًا أوليًا يخبر الجيولوجي "بالنظر بعناية هنا". ومع ذلك، فإن قرارات علم الحجر والتعديل لا يتم اتخاذها أبدًا من الصور الفوتوغرافية؛ يلزم إجراء فحص يدوي للقلب واختبار الصلابة والتفاعل الحمضي والتحليل المختبري. ومن الأخطاء الجسيمة أن يستنتج الذكاء الاصطناعي من اللون "يوجد ذهب"؛ غالبًا ما يكون الذهب غير مرئي للعين المجردة ولا يمكن التعرف عليه إلا عن طريق التحليل.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - التقاط تداخل الوحدة. في المشروع، هناك 12000 صف في جدول الفحص. يقدم الجيولوجي الجدول إلى الذكاء الاصطناعي ويقول: "أدرج الصفوف ذات القيم التي تزيد عن 100 جم/طن في عمود Au؛ وقد تكون إما درجة عالية حقيقية أو خلط جزء في المليون/جزء في البليون." الذكاء الاصطناعي يمثل 37 سطرًا. الجيولوجي يطلع على الشهادات المخبرية؛ ووجد أن 34 تم إدخالها فعليًا على هيئة جزء في المليون (واحد لكل مليار) ولكن تم الاعتقاد خطأً أنها g/t، بينما كانت 3 منها هي الثروة الحقيقية (درجة عالية جدًا). إذا لم يتم تصحيح هذه الخطوط الـ 34، فسيتم تضخيم متوسط الدرجة بشكل مصطنع وسيتم المبالغة في الاحتياطي.
الحالة 2 - نطاق التداخل. في جدول علم الصخور، تتداخل بعض الفواصل الزمنية من إلى: 45.0-52.0 مترًا من الجرانيت و50.0-58.0 مترًا من الصخر الزيتي محددة في وقت واحد. يسرد الذكاء الاصطناعي هذه التداخلات ويعرض إجمالي 19 سطرًا من التداخل. يلجأ الجيولوجي إلى السجل الخام؛ يجد ويصحح تحول الخط في إدخال البيانات. إذا لم يتم تصحيح الفواصل الزمنية المتداخلة، فسيظل من غير الواضح أي نوع من الصخور سيتم تخصيصه لنموذج الكتلة وسيتم حساب الحمولة بشكل غير صحيح.
الحالة 3 - الاستدلال البصري غير الصحيح (تحذير). يعطي أحد المتدربين الصورة الأساسية للذكاء الاصطناعي ويسأل: "هل يوجد أي خام في هذه المنطقة؟" يرى الذكاء الاصطناعي الاحمرار والأوردة ويقول "احتمال التمعدن مرتفع". يقوم المتدرب بمعالجة هذا في السجل باعتباره "معدنًا". ولما كان الاحمرار عبارة عن تلطيخ بأكسيد الحديد ولا يحتوي على خام اقتصادي؛ يجد التحليل المختبري الدرجة عند مستويات التتبع. الدرس المستفاد: لا يمكن تحديد الدرجة/الخام من الصورة؛ إن مخرجات الذكاء الاصطناعي هي مجرد علامة "اختبار" يتم التحقق منها عن طريق التحليل.
قوالب سريعة قابلة للنسخ
فحص تناسق البيانات "الدور: أنت جيولوجي مساعد للموارد/قاعدة البيانات. يوجد أدناه جدول [علم الصخور/الفحص] متباعد من إلى. الأعمدة: [قائمة، مع الوحدات]. ضع علامة على التناقضات التالية مع رقم الصف والسبب: من >= إلى، نطاق متداخل، فجوة، اختلاط وحدة مشتبه بها، تهجئة مختلفة للرمز المتكرر، سالب/خارج، رمز بدلاً من فارغ (999/-9). افعل غير صحيح، ما عليك سوى وضع علامة على الجدول: [لصق]."
توحيد رموز الصخور "تم إدخال رموز الصخور التالية يدويًا وهي غير متناسقة. قم بتجميع تهجئات مختلفة من نفس نوع الصخور (على سبيل المثال GRN/Grn/granite). اكتب رمزًا قياسيًا واحدًا موصى به لكل مجموعة. في الجدول: [الرموز الأصلية] -> [المعيار الموصى به]. حدد المجموعات التي لست متأكدًا منها بشكل منفصل؛ دعني أقرر. الرموز: [لصق]."
المسح المسبق للصورة الأساسية "قم بإدراج الميزات المرئية التي يجب أن ألاحظها في هذه الصورة الأساسية: مناطق تغير اللون، كثافة الكسر/الكسر المحتملة، الوريد المرئي، علامة التغيير المحتملة. اكتب هذه كفرضية؛ لا تقرر نوع الصخور أو درجتها. بالنسبة لكل ميزة، وضح ما يجب على الجيولوجي التحقق منه في الميدان."
ملخص السجل الجيولوجي "النص التالي هو السجل الجيولوجي للحفر. حوله إلى ملخص منظم بالعناوين التالية: الصخور السائدة ونطاقات العمق، مناطق التغيير، الملاحظات الهيكلية (الصدع/الكسر)، ملاحظات التمعدن. لا تضف أي شيء غير موجود في النص؛ ضع علامة على العبارات الغامضة كـ "غير واضحة". السجل: [لصق]."
موجه ضعيف / موجه قوي
مطالبة ضعيفة: "أصلح بيانات الحفر هذه."
مطالبة قوية: "الدور: أنت جيولوجي مساعد لقاعدة البيانات. في جدول الفحص أدناه، ضع علامة على الصفوف المشبوهة فقط (من >= إلى، جزء في المليون/٪ من الغش المشتبه به، قيمة سالبة، 999 بدلاً من فارغة). أعط رقم الصف + سبب لكل علامة. لا تقم بالتصحيح التلقائي؛ سأتحقق من التصحيح من الشهادة الأولية. الأعمدة: HoleID، من (m)، إلى (m)، Au(g/t). الجدول: [لصق]."
يخبر الموجه الضعيف الذكاء الاصطناعي "أنت تقرر وتتغير"؛ تعمل المطالبة القوية على تقييد قدرة الذكاء الاصطناعي على وضع العلامات، مما يترك سلطة التصحيح للجيولوجي.
جدول المقارنة: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في أي عمل
كويست
دور الذكاء الاصطناعي
الذي القرار
التحقق
علامة عدم الاتساق
متصفح قوي
إصلاحات الجيولوجي
السجل/الشهادة الأولية
دمج رمز الليثولوجيا
اقتراح
يؤكد الجيولوجي
قاموس الكود
تعليق الصورة الأساسية
الفحص المسبق / الفرضية
جيولوجي / مختبر
الفحص اليدوي + التحليل
قرار الدرجة/الخام
غير مستخدم
مختبر
تحليل معتمد
تلخيص نص السجل
مكون
جيولوجي
المقارنة مع النص الأصلي
الأخطاء الشائعة
- جعل الذكاء الاصطناعي يقوم "بالتصحيح التلقائي" للجدول. قد لا تلاحظ التشوهات الصامتة؛ فقط ضع علامة عليها.
- استخراج الصف/الخام من الصورة الأساسية. غالبًا ما يكون الذهب غير مرئي بالعين المجردة؛ القرار هو تحليلك.
- لصق الإحداثيات الحقيقية دون إخفاء الهوية. الترخيص والإحداثيات هي بيانات حساسة.
- عدم مقارنة ملخص الذكاء الاصطناعي بالسجل الأصلي. يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة ملاحظة غير موجودة في النص (الهلوسة).
- تجاهل عدم تطابق الوحدة. يؤدي خلط ppm/%/g/t/ppb إلى تعطيل الاحتياطي بشكل مباشر.
انتبه: لا يبقى خطأ الوحدة في بيانات الحفر في سطر واحد؛ ينمو التركيب وينتشر في جميع أنحاء التوقعات والاحتياطي. الاجتهاد في مرحلة التنظيف يحدد موثوقية جميع الحسابات اللاحقة.
في ملخص
تتكون بيانات الحفر/الجيولوجيا من أربعة جداول رئيسية (الطوق، المسح، علم الصخور، الفحص) وقواعد الاتساق حيوية. يعد الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة قوية في فحص عدم تناسق البيانات، وتوحيد التعليمات البرمجية، وتلخيص السجل، والمسح المسبق للصور الأساسية. ومع ذلك، فإن قرار التصحيح يعود إلى الجيولوجي، وقرار الدرجة/الخام يعود إلى المختبر. اجعل علامة الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتعديل، وتحقق من كل علامة من المصدر الأولي، ولا تستنتج الدرجة من الصورة أبدًا.
مهمة التطبيق
قم بإخفاء هوية جدول الفحص الذي لديك (أو عينة) وقم بإعطائه إلى الذكاء الاصطناعي باستخدام قالب "فحص تناسق بيانات الحفر". استيراد الصفوف المميزة إلى جدول؛ ضع في اعتبارك ملاحظة "يجب التحقق من المصدر الأولي" لكل منها. ثم قم بإنشاء قاموس الكود باستخدام قالب "توحيد كود الليثولوجيا" ولاحظ بشكل منفصل المجموعات التي لم يكن الذكاء الاصطناعي متأكدًا منها. أخيرًا، قم بإجراء مسح ضوئي للصورة الأساسية مسبقًا واكتب ما ستتحقق منه ميدانيًا لكل فرضية تظهر.
قائمة مرجعية
- [ ] لقد قمت بإخفاء هوية معلومات الإحداثيات/الترخيص الفعلية قبل تقديم البيانات إلى الذكاء الاصطناعي.
- [ ] لقد طلبت من منظمة العفو الدولية وضع علامة مبررة، وليس التصحيح.
- [ ] لقد قمت بفحص كل سطر تم وضع علامة عليه مقابل شهادة السجل/المختبر الأولية.
- [ ] لقد قمت أيضًا بالتحقق من تناسق الحجم (g/t، %، جزء في المليون، جزء في البليون).
- [ ] لقد اعتبرت مخرجات الصورة الأساسية بمثابة فرضية، ولم أتخذ قرارًا بالدرجة.
- [ ] لقد قارنت ملخص الذكاء الاصطناعي بنص السجل الأصلي للتحقق من عدم إضافة أي معلومات.