ಫೀಲ್ಡ್ ಡೇಟಾ, ಡ್ರಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಥೋಲಾಜಿಕಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ

ಲಾಭಗಳು:

• AI ಜೊತೆಗೆ ಕೊರೆಯುವ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಕೋರ್ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೋರ್ ಫೋಟೋಗ್ರಫಿ, ಲಾಗ್ ಕರ್ವ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಾಟಿಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ AI- ರಚಿತವಾದ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುವು ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವು ಅನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಜನಿಸುತ್ತದೆ. ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಣೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಉಚಿತ ಪಠ್ಯಗಳಾಗಿವೆ; ಕೊರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕೈಯಾರೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಡಿಜಿಟಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಕ್ಷೇತ್ರ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ತುಂಬಿವೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಲಾಭದ ಅತ್ಯಂತ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ: ಚದುರಿದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು (ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು), ಅದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು (ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಭಾಷೆಗೆ ತರುವುದು) ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ (ರಾಕ್ ಪ್ರಕಾರದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ). ಆದರೆ ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಹೇಳೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ.

ಮೊದಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ. ಬೋರ್ಹೋಲ್ ಲಾಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಬಾವಿಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಆಳದ ವಿರುದ್ಧ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ; ಈ ಮಾಪನಗಳು ಭೌಗೋಳಿಕ (ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಹವಾಮಾನ) ಅಥವಾ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ (ಗಾಮಾ ಕಿರಣ, ಪ್ರತಿರೋಧಕತೆ, ಸಾಂದ್ರತೆ) ಆಗಿರಬಹುದು. ಕೋರ್ (ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಕೋರ್) ಕೊರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಭೂಗತದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಸಿಲಿಂಡರಾಕಾರದ ಬಂಡೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ; ಇದು ಭೂಗತವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವುದರಿಂದ ಇದು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗಿದೆ. ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಬಂಡೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮರಳುಗಲ್ಲು, ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲು, ಶೇಲ್).

ಉಚಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ಕ್ಷೇತ್ರ ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಯೊಬ್ಬರು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ: "0-3.2 ಮೀ ಕಂದು, ಸಡಿಲವಾದ, ಜೇಡಿಮಣ್ಣಿನ ಜಲ್ಲಿಕಲ್ಲು, ಕಳಪೆಯಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ; 3.2-7.5 ಮೀ ಬೂದು, ಮಧ್ಯಮ ಹವಾಮಾನ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಮಧ್ಯಮ ಧಾನ್ಯದ ಮರಳುಗಲ್ಲು ಮತ್ತು ವಿರಳವಾದ ಕಾರ್ಬೊನೇಟ್ ಸಿಮೆಂಟ್; 7.5-12 ಮೀ ತಿಳಿ ಬೂದು, ಘನ, ಬಿರುಕುಗೊಂಡ ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲು ಈ ಏಕ ವಾಕ್ಯವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಟೇಬಲ್‌ನ ಸಂಕುಚಿತ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ: ಆಳ ಶ್ರೇಣಿ, ಬಣ್ಣ, ಹವಾಮಾನದ ಮಟ್ಟ, ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಧಾನ್ಯದ ಗಾತ್ರ, ದ್ವಿತೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು. Artificial intelligence decompresses this.

ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ: ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ, ನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ. In other words, place the information clearly written in the text into the fields; ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ. "ಹವಾಮಾನದ ಪದವಿ" ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿ "ಮಧ್ಯಮ ಹವಾಮಾನ" ಎಂದು ಬರೆದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಇದನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ; ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿ ಯಾವುದನ್ನೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ಎಂದು ಬರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಕೋರ್ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು

1. ನೀವು ಮೊದಲು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಯಾವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ: ಡೆಪ್ತ್_ಟಾಪ್, ಡೆಪ್ತ್_ಬಾಟಮ್, ಲಿಥಾಲಜಿ, ಬಣ್ಣ, ಧಾನ್ಯ_ಗಾತ್ರ, ಹವಾಮಾನ, ಸ್ಥಗಿತ, ಸೆಕೆಂಡರಿ_ಖನಿಜ, ಗಮನಿಸಿ. ನೀವು ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೇರುತ್ತೀರಿ ಇದರಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಘಂಟನ್ನು ನೀಡಿ. ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಪದಗಳನ್ನು ನೀಡಿ (ಮರಳುಕಲ್ಲು, ಸಿಲ್ಟ್‌ಸ್ಟೋನ್, ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲು, ಮಾರ್ಲ್, ಕ್ಲೇಸ್‌ಟೋನ್, ಕಾಂಗ್ಲೋಮರೇಟ್...) ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನಕ್ಕೆ (ತಾಜಾ, ಬೆಳಕು, ಮಧ್ಯಮ, ಹೆಚ್ಚಿನ, ಪೂರ್ಣ). ಹೀಗಾಗಿ, "ಸ್ವಲ್ಪ ಹವಾಮಾನ" ದಂತಹ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗುತ್ತವೆ.
3. ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. Give the entire notebook not at once, but in batches of 20-30 lines; ನೀವು ಬೇಗನೆ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತೀರಿ.
4. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ; ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳದ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪದಗಳು.

ಲಿಥೋಲಾಜಿಕಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಲಾಗ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ

AI ಲಿಥಾಲಜಿಯನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಮೇಲಿನಂತೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು. ಎರಡನೆಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಲಾಗ್ ಕರ್ವ್‌ಗಳಿಂದ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಂದಾಜು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಮಾ ಕಿರಣದ ಲಾಗ್ (ಬಂಡೆಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕಿರಣಶೀಲತೆ) ಮಣ್ಣಿನ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ; ಕ್ಲೇಯ್ ಮಟ್ಟಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಶುದ್ಧ ಮರಳುಗಲ್ಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲುಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿರೋಧಕತೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿಯು ಕರ್ವ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ಇಲ್ಲಿ ಮಿತಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ದಾಖಲೆಗಳು ಪರೋಕ್ಷ ಅಳತೆಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಾಮಾವು ಜೇಡಿಮಣ್ಣು, ಫೆಲ್ಡ್ಸ್ಪಾರ್-ಸಮೃದ್ಧ ಮರಳು ಅಥವಾ ಜ್ವಾಲಾಮುಖಿ ಬೂದಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಲಾಗ್-ಆಧಾರಿತ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಭವಿಷ್ಯವು ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ಕೋರ್ ಅಥವಾ ಕತ್ತರಿಸಿದ (ಕೊರೆಯುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ಬರುವ ರಾಕ್ ಚಿಪ್ಸ್) ಜೊತೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯು ಗಡಿಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುವಾಗ, ಆ ಆಳದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕೋರ್ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳಿ; ಇದ್ದರೆ, ಕೋರ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಸ್ಥಿರತೆ. ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, 6 ವಿಭಿನ್ನ ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು "ವಾತಾವರಣ ಗ್ರಾನೈಟ್" (ವಾತಾವರಣ, ಬದಲಾದ, ಕೊಳೆತ, ಜೇಡಿಮಣ್ಣು...) ಗಾಗಿ 11 ವಿಭಿನ್ನ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಸಹಾಯದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು 4,800-ಸಾಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು 5-ಹಂತದ ವಿಘಟನೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿತು; ನಂತರ, "ಮಧ್ಯಮ-ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾದ ವಲಯಗಳು" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು, ಆದರೆ ಹಿಂದೆ ಇದು ದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ 10% ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಕೋರ್ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಒಪ್ಪಂದವು ಹೆಚ್ಚು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಲಾಗ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕರಡು. ಎರಡು ನೆರೆಯ ಬಾವಿಗಳಲ್ಲಿ (150 ಮೀ ಅಂತರದಲ್ಲಿ) ಗಾಮಾ ಲಾಗ್‌ಗಳಿಂದ ಲಿಥಾಲಜಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದು. ಮಾದರಿಯು ನಾಲ್ಕು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿತು ಮತ್ತು ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ದಪ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು "ಸಂಭವನೀಯ ದೋಷ ಅಥವಾ ಬೆಣೆ-ಔಟ್" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಗುರುತಿಸಲಾದ ವಲಯದ ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಣ್ಣ ದೋಷವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು; ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಗಮನ ಸೆಳೆಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ತಯಾರಿಸಿದ ಗಡಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು. ಒಂದು ಬಾವಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು 40-45 ಮೀ ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ "ಬಸಾಲ್ಟ್" ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿತು, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ. ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬಸಾಲ್ಟ್ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿರಲಿಲ್ಲ; ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಗಾಮಾ ಹೆಚ್ಚಳ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತೋರಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆ ಮಧ್ಯಂತರದಿಂದ ಕ್ಲಾಸ್ಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಮಟ್ಟವು ಮಣ್ಣಿನ ಸಿಲ್ಟ್‌ಸ್ಟೋನ್ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಾಮಾವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಂಡಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.[text]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ ಉಚಿತ ಪಠ್ಯದ ಮುಖ್ಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿರುವ DIAGRAM ಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯದ ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಬೇಡಿ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಸ್ಕೀಮಾ (ಕಾಲಮ್‌ಗಳು): deep_ust_m | ಆಳ_ಉಪ_ಮೀ | ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರ | ಬಣ್ಣ |ಧಾನ್ಯ_ಗಾತ್ರ | ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ | ಸ್ಥಗಿತತೆ | ದ್ವಿತೀಯ_ಖನಿಜ | ಗಮನಿಸಿ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪದಗಳು: ಮರಳುಗಲ್ಲು, ಸಿಲ್ಟ್‌ಸ್ಟೋನ್, ಜೇಡಿಕಲ್ಲು, ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲು, ಮಾರ್ಲ್, ಸಂಘಟಿತ, ಸಿಸ್ಟ್, ಗ್ರಾನೈಟ್, ಬಸಾಲ್ಟ್. ಒಂದು ಪದವು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, "?" ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಬರೆಯಿರಿ. ತಾರತಮ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣ: ತಾಜಾ | ಬೆಳಕು | ಮಧ್ಯಮ | ಹೆಚ್ಚಿನ | ಹೆಚ್ಚಿನ | ಪೂರ್ಣಪಠ್ಯ:[ಕೋರ್ ವಿವರಣೆ]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸ್ಕೀಮಾ, ನಿಘಂಟು ಮತ್ತು "ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಬ್ಯಾನ್" ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೇರುತ್ತದೆ; ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕವಾಗಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಫೀಲ್ಡ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ:

ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ(ಉದಾ. "ಕಲ್ಲು"->"ಮರಳುಗಲ್ಲು"), ಆದರೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು "[ಅಸ್ಪಷ್ಟ]" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಆವರಣದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಗಮನಿಸಿ: [ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ]

2) ಲಾಗ್-ಆಧಾರಿತ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಲ್ಪನೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ (ಆಳ, ಗಾಮಾ, ಪ್ರತಿರೋಧಕತೆ, ಸಾಂದ್ರತೆ) ಸಂಭವನೀಯ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಗಡಿಗೆ, ಬರೆಯಿರಿ: (ಎ) ಯಾವ ಕರ್ವ್ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ, (ಬಿ) ಪರ್ಯಾಯ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಾಧ್ಯತೆ, (ಸಿ) ಕೋರಿಂಗ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯತೆ. ಯಾವುದೇ ಗಡಿಯನ್ನು "ನಿಶ್ಚಿತ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಡಿ. ಡೇಟಾ: [ಲಾಗ್ ಟೇಬಲ್]

3) ಎರಡು ಉತ್ತಮ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ರೇಖಾಚಿತ್ರ:

ವೆಲ್-ಎ ಮತ್ತು ವೆಲ್-ಬಿ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಟ್ಟಗಳು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ/ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಲಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಲೇಬಲ್ ದೋಷ, ಸವೆತ ಅಥವಾ ಮುಖಗಳು "ಪರಿಶೀಲಿಸಲೇಬೇಕು" ಎಂದು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ: [ಎರಡು ಬಾವಿ ದಾಖಲೆಗಳು]

4) ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ:

ಕೆಳಗಿನ ಲಿಥಾಲಜಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ನೋಡಿ: ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಆಳದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಅಂತರಗಳು, ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಜೋಡಣೆಗಳು, ಘಟಕದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ಅನಧಿಕೃತ ನಿಯಮಗಳು. ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು "ಸಾಲು ಸಂಖ್ಯೆ | ಸಮಸ್ಯೆ | ಸಲಹೆ" ಕೋಷ್ಟಕವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಡಿ, ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಕೋಷ್ಟಕ: [ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರ ಕೋಷ್ಟಕ]

ದೃಢೀಕರಣ ಪುರಾವೆ ಶ್ರೇಣಿ

ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ

ನೇರತೆ

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ

ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು

ಕೋರ್ (ಕೋರ್)

ಅತ್ಯಂತ ನೇರ

ಅತ್ಯಧಿಕ

ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಲಿಥಾಲಜಿ ಗಡಿಗಳು

ತುಂಡು (ಕತ್ತರಿಸುವುದು)

ಮಧ್ಯಮ

ಹೆಚ್ಚು

ಕೋರ್ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಲಾಗ್

ಪರೋಕ್ಷ

ಮಧ್ಯಮ

ನಿರಂತರ ಪ್ರೊಫೈಲ್, ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುವುದು

ಮಾದರಿ ಭವಿಷ್ಯ

ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ

ಕಡಿಮೆ (ಏಕಾಂಗಿ)

ಕಲ್ಪನೆ, ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್

ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ

ವೇರಿಯಬಲ್

ಭೂವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂದರ್ಭ

ಸಲಹೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಾಗ, "ಸಂಭಾವ್ಯ ಗಡಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟ" ವನ್ನು ಕೇಳಿ, "ನಿಖರವಾದ ಗಡಿ" ಅಲ್ಲ. ಕೋರ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಂತರ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಟೂಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ, ಖಚಿತತೆಯ ತಪ್ಪು ಹಕ್ಕು ಅಲ್ಲ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮಾದರಿಯು "ಯಾವುದೇ ಅಂತರವನ್ನು ಬಿಡಲು" ಡೇಟಾದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಆಳ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ. ಇದು ನಕಲಿ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೋರ್ ನಷ್ಟದೊಂದಿಗೆ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ. ಕೋರ್ ನಷ್ಟ ವಲಯಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು "ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಖಾಲಿ ಬಿಡಿ" ಎಂದು ಮಾದರಿಗೆ ಸೂಚಿಸಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು. ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಯು "ಊಹಿಸಲು" ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ; ಇದು ನಕಲಿ ಡೇಟಾಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಬರೆದದ್ದನ್ನು ಕೇವಲ ರಚನೆ ಮಾಡಿ.
• ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಘಂಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಉಚಿತ ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವುದು; ಫಲಿತಾಂಶವು ಪ್ರಶ್ನಾತೀತ, ಅಸಂಗತ ಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ.
• ಲಾಗ್ ಅಂದಾಜನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪರೋಕ್ಷ ಮಾಪನಗಳನ್ನು (ಗಾಮಾ, ಪ್ರತಿರೋಧಕತೆ) ಮಾತ್ರ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು; ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕೋರ್/ಕ್ರಂಬ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಂಧಿಸದೆ ಸಹಿಗೆ ಸರಿಸಲು.
• ಪ್ರಮುಖ ನಷ್ಟ ವಲಯಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುವುದು; ಜಾಗವು ಜಾಗವಾಗಿ ಉಳಿಯಬೇಕು.
• ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಎಂದಿಗೂ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾವಿರಾರು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚದುರಿದ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಮಾದರಿಯಿಂದ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಕೇಳಿ, ನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ; ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವದನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ, "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ಎಂದು ಮುದ್ರಿಸಿ.
• ಲಾಗ್-ಆಧಾರಿತ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಂದಾಜು ಪರೋಕ್ಷ ಮತ್ತು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಂಬ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ನೀವು ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಘಂಟನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತೀರಿ; ಆಗ ಮಾತ್ರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು.
• ಕೋರ್ ಡ್ರಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಪುರಾವೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿದೆ; ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಲ್ಡ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಣೆಯಿಂದ 15-20 ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (ಗೌಪ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ). ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಲಿಥಾಲಜಿ/ಹವಾಮಾನ ನಿಘಂಟನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಕೋಷ್ಟಕದ ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಮಿಸುಕಾದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ; ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಖಾಲಿ ಬಿಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಘಂಟಿನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಟೇಬಲ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.
• [ ] ನಾನು ಮಾದರಿಯಿಂದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ನಾನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ನಿಯಮವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ಲಾಗ್-ಆಧಾರಿತ ಶಿಲಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಂದಾಜು ಒಂದು ಪರೋಕ್ಷ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೋರ್‌ಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕೋರ್ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅಂತರ ವಲಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪುರಾವೆಯ ಕ್ರಮಾನುಗತ (ಕೋರ್ > ಕ್ರಂಬ್ > ಲಾಗ್ > ಮಾದರಿ) ಪ್ರಕಾರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇನೆ.