Kasu:
- Võime mõista kontseptuaalset mudelit + geofüüsikalist allkirja + ressursi uurimise mitmemeetodilist kinnitusloogikat ja teadaolevate kaevude abil tehisintellekti lootuse skoori tagasitestida
- Võimalus kaaluda polüseemiat, mitte võttes arvesse seismilist amplituudi anomaaliat (heledat kohta) ainult lähtetõendina, vaid kinnitades seda AVO ja ristandmetega
- Oskus uurida meetodite vastuolusid infoallikana ning jätta lõplik kaev ja investeerimisotsus nende riskiisuga inimeste teha
Geofüüsika kõige nähtavam majanduslik eesmärk on ressursside uurimine: nafta ja maagaas, metallid ja tööstuslikud mineraalid, geotermiline energia ja põhjavesi. See otsing on kallis ja täis riskantseid otsuseid – üks kaev on miljoneid dollareid, üks vale sihtmärk on nii raha kui ka aja raiskamine. Ressursi uurimine on protsess, mille käigus kombineeritakse erinevaid geofüüsikalisi meetodeid, et saada tõenäosuspõhine otsus ressursi olemasolu, asukoha ja suuruse kohta. Selles üksuses saate teada, kuidas tehisintellekt (AI) võimaldab andmete koondamist, sihtide prioritiseerimist ja riskide hindamist; kuid me näeme, miks ressursside üle otsustamist ei saa kunagi jätta ühele AI-skoorile.
Ühine otsinguloogika
Iga ressursi tüüp kasutab erinevat füüsikat, kuid otsinguloogika on ühine: luuakse kontseptuaalne mudel (geoloogiline hüpotees selle kohta, kuidas ressurss tekib ja kuhu see koguneb), otsitakse selle mudeli ennustatud geofüüsikalist signatuuri ja ristkinnitatakse seda mitme meetodi abil. AI on kiirendaja selle ahela igas lülis – andmetöötluses, funktsioonide eraldamises, mitme meetodi liitmises, sihtmärkide järjestamises. Kuid tehisintellekt ei saa luua kontseptuaalset mudelit; see nõuab geoloogilist arutlust.
Tüüpilised meetodid allikatüüpide kaupa:
- Süsivesinik (nafta/gaas): 3D seismiline põhimeetod; amplituudianomaaliad (hele täpp, AVO – amplituudi varieerumine koos nihkega) gravitatsiooni/magnetilise basseini raamistiku jaoks.
- Kaevandamine: magnetiline, gravitatsioon, elektromagnetiline (EM), indutseeritud polarisatsioon (IP - maagi mineraalide laadimiskäitumine), radiomeetria.
- Geotermiline: Magnetotelluric (MT — takistuslikult kuumad/läbilaskvad tsoonid), seismiline, gravitatsioon, temperatuurigradient.
- Põhjavesi: ERT, seismiline murdumine, EM, GPR; põhjaveekihi (vett kandva läbilaskva kihi) piiride jaoks.
Eesmärgi seadmine AI abil
Uurimine on ülesanne valida paljude kandidaatobjektide hulgast piiratud arvu kaevude jaoks kõige lootustandvamad sihtmärgid. Tehisintellekt võib kombineerida erinevaid andmekihte (seismiline atribuut + gravitatsioon + magnetiline + geoloogia) ja koostada iga kandidaadi jaoks prognoosimisskoori; See võimaldab kiiret prioriseerimist laias piirkonnas. See skoor on siiski tõenäosuse oletus, mitte garantii; ja mudeliga õpitud varasemad avastused ei pruugi uues valdkonnas kehtida. Skoor loetakse koos kontseptuaalse mudeli ja riskianalüüsiga.
Näpunäide: kindlasti kontrollige tehisintellekti lootuse skoori teadaolevate uurimiste ja kuivade kaevude abil. Kui mudel ei suuda varasemaid uuringuid hästi eristada, on ka selle skoor uute sihtmärkide kohta ebausaldusväärne. Hea mudel peaks hindama teadaolevaid õnnestumisi kõrgelt ja teadaolevaid ebaõnnestumisi madalalt.
Ebakindlus ja risk: uurimisotsuse tuum
Ressursiotsingus ei ole otsus kunagi "jah/ei"; See on alati seotud tõenäosuse ja riskiga. Süsivesinike puhul on see selliste tegurite kombineeritud tõenäosus nagu allikas/reservuaar/kate/lõks/ajastus; See on kaevanduse maagi tonnaažiklassi määramatus. Tehisintellekt aitab neid tõenäosusi arvutada ja stsenaariume genereerida, kuid riskiisu ja lõplik investeerimisotsus on inimesel. Siin kehtib ka geofüüsika polüseemia: seismilise amplituudi anomaalia võib olla gaas, kuid see võib olla ka litoloogia muutus või töötlemise artefakt (kivisüsi, tihe liiv jne).
Ettevaatust: "helge täpp" (kõrge amplituudiga seismiline anomaalia) üksi ei viita süsivesinike olemasolule; Paljud kuivad kaevud on puuritud heledasse kohta. Isegi kui tehisintellekt märgib selle sihtmärgiks, ärge määrake kõrget usaldusväärsust ilma AVO analüüsi, geoloogia või muu meetodi, kui võimalik, kinnituseta.
Mitme meetodi integreerimine
Hankimise kuldreegel: ühestki meetodist ei piisa. Geotermilises sihtmärgis hinnatakse koos MT madalat takistust (savikate) + gravitatsiooni + seismilisi + pinna sümptomeid. AI on võimas nende kihtide ühendamisel ühiseks tõenäosuskaardiks; kuid oluline on asjatundlik integratsioon, mis võtab arvesse iga meetodi lahutusvõimet, sügavust ja ebakindlust. Kui meetodid on vastuolus, on vastuolu teabeallikas – seda uuritakse, mitte ei peideta.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – kampaania salvestati tagasitesti abil. Üks kaevandusettevõte loetles oma tehisintellekti lootuse kaardi järgi 8 sihtmärki. Geofüüsik testis mudelit 5 teadaoleva maagi ja 12 kuivpuuriga piirkonnas; Mudel andis kõrged hinded neljale kuivtrellile. Kui atribuudid ja treeninguandmed olid parandatud, muutus kaart tegeliku uurimisega palju ühtlasemaks ja kaks esimest sihtmärki muutusid.
Juhtum 2 – heledate punktide lõks. Ühes seismilises mahus märkis AI tugevat amplituudianomaaliat gaasi sihtmärgina. AVO analüüs näitas, et anomaalia oli kooskõlas tiheda liiva-söe kontrastiga, mitte gaasiga. Kui kaev oleks puuritud, tuleks see kuivana välja; Mitme meetodiga faktide kontrollimine on säästnud miljoneid dollareid.
Juhtum 3 – vastuolu muutmine teabeks. Kui geotermilises väljas asuv MT näitas kuumalt läbilaskvat tsooni, siis seismiline struktuur oli ebaselge. Vastuolu varjamise asemel uuris meeskond seda; tegi kindlaks, et seismiline eraldusvõime oli sellel sügavusel madal, MT oli usaldusväärsem ja kaitses sihtmärki määramatuse reitinguga. Kaev kinnitas läbilaskvat tsooni.
Neli kopeeritavat malli
1) Kontseptuaalne mudel + meetodi kaardistamine:
Teie roll: geofüüsik. Sihtmärk: [süsivesinik / vaskporfüür / geotermiline / põhjaveekiht]. Tehke mulle selle sihtmärgi kontseptuaalse mudeli kokkuvõte (kuidas see moodustub, kuhu koguneb) ja kaardistage, millised geofüüsikalised meetodid millist signatuuri otsivad. Kirjutage üles ka iga meetodi määramatus.
2) Lootuse skoori tagasitest:
Koostasin AI-ga perspektiivikaardi. Tahaksin seda tõestada piirkonna teadaolevate avastuste ja kuivade kaevudega. Kuidas seadistada tagasitesti, millist mõõdikut hinnata (avastuste hind kõrge, hinded madalad) ja mida parandada, kui mudel on nõrk?
3) Anomaaliate mitme meetodi kinnitus:
Mul on sihtkandidaat [hele koht / magnetiline anomaalia / madal takistus]. Millise ehhoanalüüsiga (AVO, IP, MT, geoloogia, muu meetod) ma seda kinnitaksin, ilma et lugeksin seda ainult lähtetõendiks? Loetlege ka VALED põhjused (litoloogia, kunstlikkus), mis võivad anomaalia esile kutsuda.
4) Riski ja otsuse kokkuvõte:
Teie roll: avastamisriski nõustaja. Mul on sihtmärgi kohta geofüüsikalised leiud. Laske mul koostada tõenäosuse/riski kokkuvõte: tõendid poolt ja vastu, ebakindluse allikad, hoiatus ebaselguse eest ja märge, et "see on inimese enda teha hästi." Ärge öelge kindlasti "kuivata/ära puuri"; Pakkuge otsustamiseks raamistikku.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Vaadake minu andmeid ja öelge mulle parim kaevu asukoht.
Eeldatakse ühepunktilist täpsust; varjab polüseemiat ja riske, muudab tehisintellekti otsustajaks.
Võimas viip:
Teie roll: geofüüsik. Kontekst: [seismiline + gravitatsioon + magnetiline, süsivesiniku sihtmärk, 2 kaevu]. Ülesanne: (1) ühendage andmed ja reastage kandidaatide sihtmärgid lootuse skoori järgi; (2) kirjutama üles tõendid iga kandidaadi poolt ja vastu ning põhjused, mis võivad kõrvalekaldeid põhjustada; (3) soovitada tagasitestimist teadaolevate tulemustega kaevudega; (4) väljendage selgelt polüseemiat ja mitmetähenduslikkust. Jäta lõplik kaevuotsus inimese teha; Ära anna ühtki õiget punkti.
Tagasitestimine, vastuolude analüüs ja määramatuse taotlemine panid otsinguotsuse kindlale alusele.
Allika tüübid ja meetodid
Allikas
Peamised meetodid
Tüüpiline allkiri
AI panus
süsivesinik
3D seismiline, AVO
Amplituudi anomaalia
Atribuut, prioritiseerimine
minu oma
Magnetiline, EM, IP
Juhtiv/magnetiline keha
andmete ühendamine
maasoojus
MT, seismiline, gravitatsioon
Madala takistusega tsoon
Inversiooni kiirus
põhjavesi
ERT, murdumine, EM
põhjaveekihi piir
Anomaalia märgistus
Levinud vead
- Lootuse skoori kasutamine ilma järeltestimiseta. Mudel võib anda kuivadele kaevudele kõrgeid tulemusi.
- Segades heledat kohta ainult süsivesinikuna. Litoloogia/kunstlikkus tekitab ka anomaaliaid.
- Tuginedes ühele meetodile. Allikaotsus nõuab mitme meetodi kinnitust.
- Vastuolu varjamine. Metodoloogiline vastuolu on teabeallikas, uurige seda.
- Kaevude otsustamise jätmine tehisintellektile. Riskiisu ja investeerimisotsused on inimlikud.
Kokkuvõttes
Ressursside uurimine on geofüüsika kõrgeima riskiga ja ökonoomsem valdkond; Tehisintellekt annab tugeva panuse andmete koondamisse, eesmärkide prioriseerimisesse ja riskide arvutamisse. Kuid kontseptuaalne mudel on inimmõistuse toode ja iga lootuse skoor on tõenäosuse oletus. Polüseemia (nagu heledate punktide lõks), tagasitesti nõue ja mitme meetodi kinnitus on asendamatud. Õige kasutamine; testimine teadaolevate skooridega kaevudega, anomaalia ristvalideerimine, lahknevuse uurimine ja lõpliku kaevu otsuse jätmine koos riskiisuga inimese teha.
Rakenduse ülesanne
Valige ressursi tüüp. Malli "kontseptuaalne mudel + meetodi vastendamine" abil saate järeldada, kuidas sihtmärk on koostatud ja millised meetodid millist signatuuri otsivad. Seejärel mõelge kandidaadi anomaaliale ja loetlege valepõhjused ja kinnitusviisid, mis võivad selle esile kutsuda, kasutades malli "Anomaalia mitme meetodi kinnitus". Lõpuks koostage malliga „Riski ja otsuse kokkuvõte” ülevaade, mis sisaldab poolt- ja vastutõendeid ning ebakindlust.
kontrollnimekiri
- [ ] Seadistasin sihtmärgi kontseptuaalse mudeli ja meetodi kaardistamise.
- [ ] Testisin lootuse skoori teadaolevate aukudega.
- [ ] Loetlesin ja ristkinnitasin valepõhjused, mis võivad anomaalia esile kutsuda.
- [ ] Ma ei varjanud meetodi vastuolusid ja uurisin neid.
- [ ] Lõpliku kaevu/investeeringu otsuse jätsin inimriski hooleks.