Работен процес от край до край, Python, етика, поверителност и отговорна употреба — Изкуствен интелект в геофизичното инженерство

Печалби:

Възможност за вграждане на AI на всеки етап, от планиране до докладване, в съответствие с портите за човешка проверка и условията на преход
Възможност за разпознаване на набора от инструменти на Python за геофизика (ObsPy, segyio, scikit-learn и т.н.) и проверка на генерирания от AI код по отношение на единица/ос/изтичане
Възможност за вграждане на принципите на човешка отговорност, поверителност на данните, премерен език по отношение на сигурността, детерминистично отхвърляне на прогнози и прозрачност в работния процес

Досега обсъждахме отделните пръстени на геофизиката - обработка, интерпретация, потенциални полета, инверсия, земетресение, близо до повърхността, визуализация, изследване на ресурси, несигурност - поотделно. В тази последна част ние ги комбинираме всички в един работен процес от край до край: ще видим как последователно да вграждаме изкуствен интелект (AI) от началото на проекта до края на отчета, с порта за човешка проверка на всеки етап. Ще разгледаме също екосистемата на Python, конкретния инструмент за AI в геофизиката, както и етиката, поверителността и принципите за отговорно използване, които произтичат от критичния за сигурността характер на професията. Да започнем отначало: AI е ускорител и помощник; Отговорността за подземния модел, решението за проучване и коментарите относно безопасността на живота/имуществата винаги се носи от компетентния геофизик.

Работен процес от край до край: врати за проверка

Един добър проект, задвижван от AI, е слоеста структура с „условие на преход“ на всеки етап. Постепенните човешки порти предотвратяват изтичането на единична AI грешка в отчета:

Планиране и събиране: AI изготвя контролен списък/очертание на план; решенията за безопасността на сайта, издаването на разрешителни и събирането са на хората. Врата: планът отговаря ли на местното законодателство?
Обработка/QC: Потискането на AI шума извършва маркиране на отклонения. Порта: чиста ли е графиката на разликата, запазен ли е сигналът?
Визуализация/интерпретация: AI генерира кандидат за хоризонт/разлом/фациес. Врата: извършена ли е връзката на кладенеца и визуалната проверка?
Обратно решение: AI ускорява. Врата: потвърждение с реална физика, измерена несигурност?
Интегриране/решение: AI комбинира данни, генерира сценарии. Врата: многометодно потвърждение, извършено ли е обратно тестване?
Докладване: AI пише чернова. Портал: всеки номер/препратка ли е свързан с източника, запазен ли е езикът на двусмислието?

Не можете да преминете към следващата врата, без да преминете през нея. Това е структурата, която гарантира безопасност при поддържане на скорост.

Съвет: Прикрепете „кредитен етикет“ към всеки AI изход: какви данни, какъв модел/версия, какъв параметър, кой е проверил, кога. Този таг е жизненоважен както за повторяемостта, така и за одита, ако по-късно бъде открита грешка.

Python: инструментариум за AI на геофизика

Конкретният език на ИИ в геофизиката до голяма степен е Python. Необходима е основна грамотност за прилагане и наблюдение на препоръките на AI. Често използвани библиотеки:

NumPy / SciPy: Числено изчисление, обработка на сигнала (филтър, FFT).
Matplotlib: Разрез, карта, визуализация.
ObsPy: Стандартна библиотека за сеизмология (отчитане на формата на вълната, фаза, данни за земетресение).
scikit-learn: Класическо машинно обучение (класификация, групиране, кръстосано валидиране).
PyTorch / TensorFlow: Дълбоко обучение (потискане на шума на CNN, извличане на фаза).
segyio: Четене/запис на формат на сеизмични данни SEG-Y.

AI (езиковият модел) е много бърз в генерирането на чернови на код с тези библиотеки. Но генерираният код не се изпълнява без проверка: често срещани са грешки в модула, грешна ос, пропускащо разделяне на тест за обучение или халюцинирано извикване на несъществуваща функция.

Внимание: Не прилагайте код на Python, генериран от изкуствен интелект, към големи данни, без да го тествате на малка, известна проба. По-специално, ръчно проверете референтната координата/време, единицата (ms/s, m/ft) и разделянето на обучението и теста; една единица грешка мълчаливо разваля цялата интерпретация.

Етика, поверителност и отговорна употреба

Геофизиката е инженерна област, чиито резултати засягат безопасността на живота и имуществото, околната среда и големите инвестиции. Това налага специални отговорности при използването на AI:

Човешка отговорност: Отговорността за окончателния модел, решението за проучване и оценката на опасността се носи от експерта; „ИИ каза така“ не е извинение.
Поверителност на данните: Сеизмичните данни, сондажните регистри и резултатите от проучването често са обхванати от търговски тайни или лицензи. Качването им във външни/облачни AI инструменти може да създаде нарушения на поверителността и конкурентни уязвимости; класификацията на данните и списъкът с одобрени превозни средства са от съществено значение.
Точност и забрана на прекомерни твърдения: Надценяването на изхода на AI по въпроси, свързани с безопасността, като опасност от земетресение, свлачище, втечняване на земята излага човешки животи на риск; Използва се премерен, неясен език.
Отхвърляне на детерминистична прогноза за земетресение: Прогнозирането на деня на бъдещо земетресение е ненаучно; Такова твърдение не може да бъде създадено с AI.
Прозрачност: използването на AI е ясно посочено в доклада; В коя стъпка, как се използва и как се проверява е написано.
Околна среда и общество: Резултатите от проучването на ресурсите създават екологични и социални въздействия; Геофизикът е отговорен за отчитането на тези ефекти.

Съвет: Преди да дадете каквито и да е данни на AI инструмент, задайте три въпроса: (1) Позволено ли ми е да споделям тези данни? (2) Съдържа ли лична/търговска поверителна информация? (3) Този инструмент съхранява ли данни за обучение? Ако някое от трите е неясно, не зареждайте данните или използвайте локално/изолирано решение.

три мини калъфа

Случай 1 — Изтекли лицензионни данни. Инженер качи лицензиран сеизмичен обем към външна услуга за AI за бързо тълкуване. Договорът забранява предаването на данни на трета страна; Инцидентът се превърна в сериозно нарушение на договора. Впоследствие агенцията въведе политика за работа само с изолирани, одобрени превозни средства.

Случай 2 — Грешка в кодовата единица. Скрипт на Python, генериран от AI, предполага дълбочини в метри, а не във футове (ft); Картата излезе 30% плитка и кладенецът беше планиран към грешната цел. Ако се тества с малка извадка, грешката щеше да бъде уловена от самото начало; урок: генерираният код винаги се проверява спрямо известен пример.

Случай 3 — Преувеличено изявление за опасност. В една чернова YZ написа окончателно, че „районът е изложен на висок риск от втечняване“ въз основа на лоши данни. Геофизикът коригира това, като каза, че "ограничените налични данни могат да показват потенциал за втечняване; необходима е допълнителна полева работа за окончателна оценка." Премереният език по отношение на сигурността беше едновременно честен и отговорен.

Четири копируеми шаблона

1) Портали за проверка от край до край:

Вашата роля: консултант по геофизични проекти. Моят проект: [тип]. Това, което се появява, е таблица с врати за проверка за планиране, обработка, интерпретация, инверсия, интеграция и докладване: каква трябва да бъде работата на AI, човешкото решение и УСЛОВИЕТО НА ПРЕМИНАВАНЕ (контрол) на всеки етап? Не бива да се минава през съседната врата без да се мине през нея.

2) Проверка на Python код:

Написах геофизичен Python скрипт ([SEG-Y четене/филтър/класификатор]) с AI. Какво трябва да проверя преди стартиране: съгласуваност на единица/ос/координата, изтичане на тест за обучение, несъществуваща функция, крайни случаи? Как да настроя малка тестова проба? Дайте ми контролен списък.

3) Контрол на поверителността на данните:

Вашата роля: съветник по управление на данни. Мисля да дам геофизични данни ([сеизмични/дневник на кладенци]) на инструмента за изкуствен интелект. Дайте ми контролен списък за поверителност: разрешение за споделяне, търговска/лична поверителна информация, политика за запазване на данни на инструмента, изолирана/локална алтернатива. Какво трябва да направя, ако е рисковано?

4) Отговорен език за докладване:

Има изявления по въпроси на сигурността ([опасност от земетресение / втечняване / свлачище]) в моя доклад за ИИ. Как да намеря крайно твърдение и да го преведа на премерен, недвусмислен език? Как мога прозрачно да посоча използването на AI в отчета и да избегна детерминистични предположения? Покажете с примерни реализации.

Слаба подкана / Силна подкана

Слаба подкана:

Справете се бързо с този проект от началото до края с AI.

Без порта за проверка, без поверителност и без отчетност; В името на бързината се получава несъстоятелен и рисков изход.

Мощна подкана:

Вашата роля: старши ръководител на геофизични проекти. Моят проект: [тип, типове данни, статус на поверителност]. Задача: (1) установете работен процес от край до край с врати за валидиране; (2) запишете работата на ИИ, човешките решения и преходните условия на всеки етап; (3) предлага одобрени инструменти и изолирани решения за поверителност на данните; (4) Добавете умерен език и правило за прозрачност по въпросите на сигурността. Крайният модел показва, че решението и отговорността са на човека на всеки етап.

Вратите, поверителността и рамката за отчетност правят AI бърз, но сигурен.

Етапи на работния процес и отговорност

Етап

Работа на AI

човешко решение

преходно състояние

Планиране/колекциониране

проект на план

сигурност, разрешение

Съответства ли на законодателството?

Обработка/QC

печат, маркиране

Потвърждение на параметър

Сигналът запазен ли е?

Тълкуване

Генериране на кандидати

проверка

Кладенецът свързан ли е?

обратно решение

ускорение

физическа валидност

Измерена ли е неопределеността?

Решение/интеграция

Сценарий, композиране

рисково решение

Направена ли е кръстосана проверка?

Докладване

проект

Одобрение, отговорност

Свързан ли е с източника?

Често срещани грешки

Заобикаляне на вратите за проверка. Премахването на човешкия контрол в името на скоростта носи риск за доклада.
Качване на поверителни/лицензирани данни във външен инструмент. Това създава нарушение на договора и конкурентен дефицит.
Изпълнение на генерирания код без тестване. Грешка единица/ос тихо поврежда интерпретацията.
Прекомерни претенции за сигурност. Използвайте премерен, неясен език.
Скриване на използването на AI. Прозрачността и посочването на източника са задължителни.

В обобщение

В един геофизичен проект от край до край, AI добавя стойност на всеки етап; но това, което прави стойността сигурна, са портите за човешка проверка, които свързват етапите. Python е конкретният инструмент на този AI и всеки генериран код се проверява. Критичен за безопасността характер на професията; Той изисква поверителност на данните, премерен език, детерминистично отричане на прогнози, прозрачност и екологично-социална отговорност. AI никога не може да се превърне в извинение „AI каза така“: крайната отговорност за подповърхностния модел, решението за проучване и тълкуването на безопасността винаги се носи от компетентния геофизик.

Задача за приложение

Изберете реален или въображаем геофизичен проект. С шаблона „Плюсове за проверка от край до край“ поставете всички етапи в таблица с техните условия на преход. След това използвайте шаблона „Контрол на поверителността на данните“ за тип данни, за да прецените дали е подходящо да предоставите тези данни на инструмент с изкуствен интелект. И накрая, напишете декларация за сигурност и я преведете на премерен, прозрачен и недвусмислен език с шаблона „Език за отговорно докладване“.

контролен списък

[ ] Настроих целия работен процес с врати за валидиране и условия за преход.
[ ] Обработих поверителни/лицензирани данни само с одобрени/изолирани средства.
[ ] Тествах кода на Python, генериран от AI, с известен пример.
[ ] Използвах премерен, неясен език по въпросите на сигурността.
[ ] Прозрачно заявих използването на AI и запазих крайната отговорност върху човека.

Изпит по модул

1. Кое от следните е най-точното позициониране за изкуствения интелект в геофизиката?

А) Изкуственият интелект е помощник; Отговорността за крайния подповърхностен модел, решението за проучване и тълкуването на безопасността се носи от геофизика ✔
B) Изкуственият интелект може да финализира подземния модел и да определи местоположението на кладенеца без човешко одобрение
В) Изкуственият интелект произвежда единичен и точен модел, защото елиминира многозначността.
Г) Изкуственият интелект е полезен само при писане на доклади, няма нищо общо с обработката и интерпретацията на данни

Описание: Изкуствен интелект; Това е асистент, който потиска шума, идентифицира модели, ускорява изчисленията и генерира чернови на отчети. Поради присъщата полисемия на геофизиката (напасване на множество подземни модели към едни и същи данни), всеки резултат е хипотеза; Компетентният геофизик е последният орган, който одобрява окончателния подповърхностен модел, решението за проучване и тълкуването на безопасността и поема риска.

2. Кой е най-надеждният начин за проверка за загуба на сигнал след прилагане на AI-базиран шумопотискател?

А) Достатъчно е просто да видите, че съотношението сигнал/шум се увеличава
B) Вижте премахнатия компонент с диаграма на разликата и вижте дали има последователно отражение в него ✔
В) Тъй като супресорът е изкуствен интелект, няма нужда от допълнителен контрол
Г) Ако изходът изглежда визуално по-чист, операцията е успешна

Описание: Диаграмата на разликата показва компонента, отстранен от супресора, като отделно напречно сечение. Остатъкът от добър репресор се появява на случаен принцип; Ако има наклонени непрекъснати отражения в отстранената част, филтърът е изтрил слабия, но реален сигнал и параметърът трябва да бъде смекчен. Без тази проверка един агресивен супресор може да унищожи истинското отражение.

3. Коя е най-често срещаната и геологично неправилна грешка на гладка повърхност, получена от автоматичен инструмент за проследяване на хоризонта?

А) Последователят работи много бавно
B) Повърхността винаги изглежда шумна
C) Прескачане на цикъл: прескачане от отражателен връх към съседен връх и създаване на неправилна, но гладка повърхност ✔
Г) Грешен избор на цветова гама на повърхността

Описание: Прескачане на цикъл е, когато последователят напусне хълм за отражение и продължи, като скача до съседен хълм; Резултатът е привидно гладка, но геологично неточна повърхност. Следователно автоматичният хоризонт не трябва да се разпространява в целия обем, без да бъде инспектиран и коригиран визуално и с обвързване на кладенеца в областите, където напуска силното отражение и скача към слабия връх.

4. Каква е фундаменталната несигурност, присъща на геофизиката при интерпретиране на гравитационна аномалия и как AI трябва да се справи с това?

А) Няма несигурност; аномалията винаги е точно над източника и се произвежда един модел
B) Има несигурност на дълбочината-амплитуда; AI трябва да създава множество сценарии вместо един модел ✔
C) Само единичният модел с най-висока разделителна способност обяснява аномалията, не е необходима алтернатива
Г) Несигурност възниква само в сеизмичните, а не в потенциалните полета

Обяснение: Има несигурност на амплитудата на дълбочината в потенциалните области: малък, плитък източник и голям, дълбок източник могат да произведат почти една и съща повърхностна аномалия. Това е потенциалното състояние на полето на полисемията в сеизмиката. AI може да скрие това, като даде един уверен модел; Правилният начин е да създадете повече от един сценарий, който обяснява аномалията и да поискате допълнителни данни, за да я разграничите.

5. Защо може да е рисковано да се избере центърът на магнитна аномалия в северното полукълбо като директна цел за сондиране?

A) Магнитните аномалии винаги са точно над източника, няма риск
Б) Магнитният метод изобщо не може да даде дълбочина, затова е рискован.
C) Аномалията може да не е директно над източника поради ефекта/полярността на географската ширина; необходимо е намаляване до полюс ✔
Г) Проблемът е само в цветовата скала, няма физическо изместване

Обяснение: Поради ефектите на географската ширина и полярността, магнитната аномалия може да не е директно над източника; В северното полукълбо аномалията може да се измести на юг от източника. Разглеждането на центъра на аномалията като източник без намаляване до полюс ще доведе до планиране на кладенеца на грешното място. Следователно позицията трябва да се коригира чрез намаляване до полюса.

6. Кое твърдение най-точно описва природата на инверсията?

А) Това е добре поставен проблем; единичен, точен модел отговаря на всяка информация
Б) Това е неправилно поставен и много значим проблем; продукцията е семейство от модели, ограничени от несигурност ✔
В) Това е напълно точно изчисление, което не се нуждае от никаква регуляризация.
Г) Това е процес без несигурност, който може да бъде разрешен само от изкуствен интелект.

Обяснение: Обратното решение е неправилно поставен проблем: може да няма решение, може да има повече от едно или малък шум в данните може да причини голяма промяна в модела. Следователно се постига баланс между напасването на данните и регулирането и изходът не е една единствена истина, а семейство от модели, ограничени от несигурност.

7. Кое е най-критичното валидиране преди приемането на резултат от ускорено обръщане със заместващ AI модел?

А) Приемане на резултата директно, защото заместващият модел е бърз
B) Просто гледам дали резултатът изглежда визуално приемлив
C) Подлагане на резултата на реално (физическо) разширено моделиране и сравняване на получените данни с наблюдаваните данни ✔
D) Нулирайте теглото на регулиране и напаснете точно данните

Обяснение: Сурогатният модел е тежко предно приближение и може да се провали извън диапазона на обучение. Следователно, полученият модел трябва да бъде подложен на реално (физическо) разширено моделиране и данните, които произвежда, трябва да бъдат сравнени с наблюдаваните данни. Решение, за което сурогатът казва, че „пасва“, е невалидно, ако не съдържа данните, наблюдавани в реалната физика.

8. Как трябва да се проверят времената на пристигане P и S, дадени от фазовия екстрактор на изкуствения интелект, преди да бъдат въведени в решението за местоположение на земетресение?

A) Разглеждане на остатъчните стойности в решението за местоположение и преглед на фазата на станцията, която дава голям остатък ✔
Б) Няма нужда от никакъв контрол, защото изкуственият интелект сортира
C) Използвайте всички фази такива, каквито са и получете най-бързото решение
D) Използвайте само станцията с най-голямата амплитуда и изхвърлете останалите

Обяснение: Малките грешки във фазовите времена се превръщат в големи грешки в позицията. Изследват се остатъчните стойности в решението за местоположение; Голям остатък в дадена станция показва, че тази фаза е сортирана неправилно и не трябва да се разрешава на сляпо. Тази проверка е необходима, независимо колко мощен е AI екстракторът.

9. Мениджър ви моли да предскажете „датата на следващото земетресение в района“ с изкуствен интелект. Каква е правилната професионална реакция?

А) При достатъчно данни изкуственият интелект може да направи точна прогноза за датата
B) Ако моделът дава дата, е необходимо тя да се съобщи директно на ръководството
В) Детерминистичното прогнозиране на деня е ненаучно; Откажете и представете само вероятностна оценка на опасността ✔
Г) Дори и да не може да се предвиди, достатъчно е да се измисли дата и да се добави граница на несигурност.

Описание: Изкуственият интелект може да предвиди местоположението/магнитуда на земетресение; Въпреки това детерминистичното прогнозиране на деня на бъдещо земетресение не е научно възможно и е ограничение, одобрено от сеизмологията. Такова твърдение е подвеждащо и неетично. Това, което е законно, е дългосрочната вероятностна оценка на опасността; Това не е точна прогноза за деня.

10. Изкуственият интелект маркира хиперболи в данните от GPR (проникващ радар) и даде дълбочина. Каква стъпка е важна, преди да се доверите на тези дълбочини?

A) Не е необходимо калибриране, броят на хиперболите е директно броят на обектите
B) Калибрирайте скоростта на околната среда с известна цел и отделете множество отражения от реалния обект ✔
C) GPR никога не може да измерва дълбочината, така че изходът трябва да се изхвърли
Г) Няма значение дали земята е суха или мокра.

Обяснение: Кривината на хиперболата дава скоростта на вълната на средата и очакваната дълбочина зависи пряко от тази скорост. Ако скоростта е грешна, дълбочината е грешна. Следователно при цел с известна дълбочина (напр. известна тръба) скоростта трябва да бъде калибрирана; Освен това многобройните отражения трябва да се разграничават от реалния обект. Дълбочините без калибриране носят сериозни грешки.

11. Как да се уверите, че няма визуализационни артефакти, преди да включите геофизична аномалия в отчет?

A) Изберете единствения мащаб, който изглежда най-впечатляващ, и го поставете в отчета
B) Необходимо е само веднъж да се начертае аномалията в цветовата скала по подразбиране
В) Ако изображението е впечатляващо, няма нужда от проверка
D) Начертайте аномалията с повече от една разумна цветова скала и мащаб и вижте дали остава последователна ✔

Обяснение: Цветовата скала и границите на мащаба могат да направят аномалия да изглежда поразителна или бледа; Тези решения всъщност са решения за тълкуване. Една аномалия е надеждна, ако изглежда последователна в повечето изображения, когато е начертана с повече от една разумна цветова скала и мащаб. Структура, която се появява само в един агресивен мащаб, обикновено е артефакт на визуализация, а не реалност.

12. При контрола на качеството, изкуственият интелект маркира някои геофизични измервания като „извънредни стойности“. Какъв е най-добрият подход?

A) Автоматично изтриване на всички извънредни стойности, за да спестите време
B) Преди да изтриете, върнете всяка стойност към нейния източник и преценете дали е грешка в измерването или реален сигнал. ✔
В) Премахнете го без съмнение, защото изкуственият интелект казва, че е противно
Г) Открояване на извънредни стойности като по-надеждни от реалните данни

Обяснение: Изтриването на едро на отклонения е най-честият начин за унищожаване на реален сигнал в геофизиката; понякога отклонението е най-ценният сигнал (истинска локална аномалия). Следователно, преди изтриване, всяка подписана стойност трябва да бъде оценена чрез връщане към нейния източник дали е грешка в измерването или реален физически подпис.

13. Кой е най-важният тест, който трябва да се направи, преди да се използва карта на „оценка на надеждата“ (проспективност), създадена от изкуствен интелект при търсене на ресурси?

A) Обратно тестване на резултата с известни открития и сухи кладенци в региона ✔
B) Планиране на кладенец директно до най-високата точкова точка
В) Приемане на резултата като гаранция, а не като вероятност
D) Backtest не е необходим; моделът винаги е валиден в новото поле

Обяснение: Резултатът за надежда не е гаранция, а предложение за вероятност и историята, научена от модела, може да не е валидна за новото поле. Поради това картата е тествана задни резултати спрямо известни открития и сухи кладенци в региона. Добрият модел има висок резултат при известни успехи и нисък при известни неуспехи; В противен случай резултатът му за нови цели също е ненадежден.

14. AI класификатор отчита 94% точност; но съседни проби от една и съща ямка са както в комплектите за обучение, така и в комплектите за тестване. Какво показва тази ситуация?

A) Моделът наистина е много мощен и може да се използва директно
Б) Колкото по-висока е точността, толкова по-надежден е
C) Изтичането на данни увеличава отчетената точност; Разделянето трябва да се извърши на база кладенец/поле ✔
D) Калибрирането е перфектно и резултатите за достоверност са точни.

Обяснение: Въвеждането на проби от един и същи кладенец/поле както в обучение, така и в тестване е изтичане на данни и изкуствено завишава докладваната точност. За да видите истинско обобщение, разделянето трябва да се извърши на база кладенец/поле; Когато се разделят, точността често намалява значително. Привидно високата точност отразява изтичане, а не истинската мощност на модела.

15. Кой е най-ефективният начин за защита на цялостен геофизичен проект, задвижван от AI, от изтичане на една грешка в отчета?

A) Делегиране на целия процес на един инструмент с изкуствен интелект и разглеждане на края
B) Поставяне на порта за човешка проверка и условие за преминаване на всеки етап (послойна проверка) ✔
В) Премахнете междинните проверки за скорост и гледайте само етапа на отчета
Г) Всеки експерт може да използва собствения си инструмент свободно, без да поддържа идентификатор на източника и записи.

Описание: На всеки етап (планиране, обработка, интерпретация, инверсия, интеграция, доклад) се поставят порта за човешка проверка и ясно условие за преход (запазен ли е сигналът, добре ли е свързана, измерена ли е неопределеността, свързан ли е с източника). Не можеш да минеш през една врата, без да минеш през друга; Тази слоеста структура предотвратява изтичането на единична AI грешка в отчета.

16. Каква е правилната политика за геофизик, който иска да качи лицензирани или търговска тайна сеизмични данни/данни за кладенци във външен облачен AI инструмент?

A) Качване на данни директно в най-модерния външен инструмент за скорост
B) Тъй като данните са геофизични, правилата за поверителност не се прилагат
C) Разрешението за споделяне, поверителната информация и политиката за съхранение на инструмента се проверяват; Ако е рисковано, се използва изолирано/одобрено превозно средство ✔
Г) Тъй като данните не могат да бъдат анонимизирани, поверителността изобщо не се взема предвид

Разкриване: Сеизмичните данни, сондажните регистри и резултатите от проучването често са обхванати от търговски тайни или лицензи; Качването им във външни/облачни инструменти може да доведе до нарушаване на поверителността, нарушаване на договора и конкурентна уязвимост. Правилният подход е да проверите разрешението за споделяне, поверителното информационно съдържание и политиката на инструмента за запазване на данни; Ако е рисковано, не качвайте данните и използвайте изолиран/вътрешно одобрен инструмент.