Ieguvumi:
- Spēja atšķirt cikla izlaišanu automātiskā horizonta izsekošanas gadījumā un iegūšanas pēdas nospiedumu kļūdu noteikšanā no reālās struktūras un manuāli pārbaudīt to
- Saprotiet, ka seismisko fāciju klases ir statistiskas, un jāspēj iegūt ģeoloģisku nozīmi, zinot par akām un nogulsnēšanās vidi.
- Spēja pārbaudīt pārklāšanas risku funkciju kombinācijā ar aklo aku testu un ierobežot iezīmju skaitu atbilstoši urbumu skaitam
Apstrāde ir pabeigta; Jums ir tīrs, migrēts seismiskais tilpums. Tagad sākas īstais jautājums: ko šis attēls saka par pagrīdi? Kur ir slāņu robežas, kurā virzienā plešas lūzumi, kurā vietā smiltis, kurš māls, kur varētu būt ūdenskrātuve? Seismiskā interpretācija ir pazemes strukturālā un sedimentārā (stratigrāfiskā) modeļa iegūšanas process no migrētajiem datiem. Šajā nodaļā mēs redzēsim, kā mākslīgais intelekts (AI) rada "ātro pirmo melnrakstu" horizonta un kļūdu izsekošanas, seismisko fāciju klasifikācijas un atribūtu analīzes jomā, bet kurš veido ģeoloģisko nozīmi un galīgo modeli.
Interpretācijas pamatelementi
Precizēsim noteikumus. Horizonts ir nepārtraukta atstarojoša virsma, kas novērota seismiskajā griezumā un parasti atbilst ģeoloģiskā slāņa robežai. Bojājums ir pārtraukuma plakne, kurā slāņi plīst un nobīdās; Tas parādās vietās, kur atspīdums tiek pārtraukts vai novirzīts šķērsgriezumā. Seismiskās fācijas ir tilpuma apgabali, kuriem ir līdzīgs viļņu raksturs (amplitūda, nepārtrauktība, tekstūra) un parasti atspoguļo līdzīgu nogulumu vidi. Seismiskie atribūti ir mērījumi, kas iegūti no pēdām, kas novirza aci uz noteiktām pazīmēm (pārtraukums, slīpums, amplitūda, frekvence); piemēram, saskanības/nepārtrauktības atribūts izceļ defektus un spektrālā sadalīšana izceļ kanālu ģeometrijas.
AI horizontā un kļūdu izsekošana
Manuālā horizonta izsekošana ir tad, kad tulks izseko atspulgu posmu pēc sadaļas un atzīmē tūkstošiem punktu — precīzi, bet lēni. Uz mākslīgā intelekta bāzes automātiskie izsekotāji var sākt no dažiem sākuma punktiem un izplatīties pa visu apjomu; Bojājumu noteikšanā uz CNN balstīti modeļi (attēlu modeļu mācīšanās tīkli) var iezīmēt pārtraukumus visā sējumā. Tādējādi tas, kas agrāk prasīja nedēļas, tiek sadalīts stundās.
Tomēr ir divas lamatas. Pirmkārt, automātiskais izsekotājs var izlaist horizontu — pāriet no viena viļņa virsotnes uz blakus esošo viļņu virsotni; Rezultāts ir šķietami gluda, bet ģeoloģiski neprecīza virsma. Otrkārt, kļūdu detektors var uzskatīt, ka apstrādes radītais lineārais troksnis (piemēram, iegūšanas pēdas nospiedums) ir kļūda. Tāpēc katrs mākslīgā intelekta radītais virsmu un bojājumu tīkls tiek manuāli pārbaudīts krustojumos (bojājumu horizonta krustpunktā) un aku vietās.
Padoms. Vizuāli pārraugiet automātiski izsekoto horizontu vairākās galvenajās sadaļās, pārklājot to uz pašiem datiem. Virsma ir izlaista ciklā, kur tā atstāj spēcīgu atspulgu un lec uz vāju virsotni; Neizplatiet skaļumu, manuāli nekoriģējot šīs vietas.
Seismisko fāciju klasifikācija
Facies klasifikācija ir uzdevums sadalīt apjomu reģionos atbilstoši viļņu raksturam. Izmantojot uzraudzīto pieeju, jūs piešķirat etiķetes no zināmām litoloģijām urbumos un apmācāt modeli; Nepārraudzītā pieejā pats modelis apvieno reģionus ar līdzīgām īpašībām, un jūs vēlāk piešķirat ģeoloģisko nozīmi. AI šeit nodrošina lielu ātrumu, taču klases ir statistiska līdzība, nevis ģeoloģisks fakts. Reģions, ko modelis sauc par "facies 3", iegūst tikai tādu nozīmi kā "kanāla smiltis", zinot aku un nogulsnēšanās vidi.
Uzmanību: Jūs norādāt neuzraudzīto klasterizācijas klašu skaitu; Dažāds klašu skaits veido pilnīgi atšķirīgas kartes. Neieslēgties vienā klasterī; Mainiet klašu skaitu un pārbaudiet, vai rezultāts paliek ģeoloģiski stabils.
Kļūme iezīmju analīzē: daudzfaktoru attiecības
AI var apvienot desmitiem funkciju un izveidot jaudīgus klasifikatorus. Taču mēģinot pielāgot lielu skaitu pazīmju nelielam skaitam aku, rodas pārmērīga pielāgošana - modeļa nespēja iegaumēt apmācības piemērus un vispārināt jaunus datus: karte ir ideāla akās un bezjēdzīga starp urbumiem. Noteikums: saglabājiet objektu skaitu proporcionālu kontroles datiem (akas) un pārbaudiet karti neatkarīgā akā (aklā pārbaude).
trīs mini futrāļi
1. gadījums — horizonta izsekošana līdz stundām. Galvenā rezervuāra horizonts 900 km² apjomā tika iezīmēts manuāli 9 dienu laikā. AI izsekotājs 3 stundu laikā izkliedē virsmu no 6 sēklu punktiem; Recenzents manuāli laboja 14 ciklu izlaišanas apgabalu. Rezultāts: tāda pati precizitāte, viena diena dienu vietā.
2. gadījums — pēdas nospieduma sajaukšana ar kļūdu. Bojājumu detektors iezīmēja regulāras ziemeļu-dienvidu līnijas. Komentētājs pamanīja, ka šīs rindas precīzi atbilst ieguves rindiņu atstarpēm: tās nebija kļūdas, bet gan ieguves pēdas. Faktiskie defekti bija perpendikulāri šim regulāram modelim; Kad pēdas nospiedums tika likvidēts, defektu karte kļuva nozīmīga.
3. gadījums — pārmērīgas fasijas karte. Klasifikators, kas apmācīts ar 22 pazīmēm un tikai 5 urbumiem, uzrādīja 98% precizitāti, bet klasificēja smilšakmeni kā māla akmeni sestajā (aklā) akā. Kad objektu skaits tika samazināts līdz 6 un tika atkārtoti apmācīts, aklo urbumu precizitāte palielinājās no 61% līdz 88%: karte bija uzticama arī urbumos.
Četras kopējamas veidnes
1) Atribūtu izvēles konsultācija:
Jūsu loma: seismiskās interpretācijas eksperts. Mans mērķis: [fluviālā kanāla smilšu/karbonāta rezervuārs]. Kādi seismiskie atribūti (koherence, spektrālā sadalīšanās, RMS amplitūda, slīpums) un kādā secībā jāizmanto, lai izceltu šo mērķi? Ko katrs atribūts attēlo, kādu maldinošu modeli tas var radīt? Īsi paskaidrojiet.
2) Automātiskā horizonta pārbaude:
Man ir automātiski izsekots horizonts. Sniedziet man kontrolsarakstu cikla izlaišanas noteikšanai: kurās sadaļās, kādi simptomi man jāmeklē (amplitūdas kritums, pēkšņs dziļuma lēciens), kā apstiprināt ar akas saiti un kādā secībā veikt korekciju?
3) Facies klases numura pārbaude:
Es veicu nekontrolētu fāciju grupēšanu. Izmēģināju 4,6 un 8 klašu skaitu, kartes sanāca savādākas. Kādi kritēriji (kopu lieluma sadalījums, aku savietojamība, telpiskā konsekvence) ir jāņem vērā, lai novērtētu, kurš klasteris ir ģeoloģiski līdzsvarotāks? Ieteikt lēmuma pieņemšanas procedūru.
4) Pārmērīgas uzstādīšanas kontrole:
Es apmācīju fasiju klasifikatoru ar [N] pazīmēm un [M] urbumiem. Kā noteikt pārmērības risku? Kā iestatīt aklo aku pārbaudi, kā ierobežot atribūtu skaitu, pamatojoties uz urbumu skaitu? Sniedziet praktiskus soļus.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Atrodiet rezervuāru šajā sējumā un kartējiet to.
“Atrast” sagaida viena soļa maģija; AI veido statistikas karti bez ģeoloģiskā konteksta, to nevar pārbaudīt.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: uz rezervuāru orientēts tulkošanas speciālists. Konteksts: fluviālā sistēma, mērķa kanāla smiltis, litoloģija zināma 3 akās. Uzdevums:(1) ieteikt atribūtu kombināciju, kas izcels kanāla ģeometriju; (2) uzrakstiet darbības, lai ekstrahētu kandidātfācijas ar nepārraudzītu klasterizāciju; (3) Pastāstiet man, kā pārbaudīt katru kandidātu ar 3 iedobēm un aklo 4. iedobi. Norādiet rezultātu "kandidātu", nevis "ģeoloģisko faktu" valodā.
Ģeoloģiskais konteksts, aku kontrole un pieprasījums pēc aklās pārbaudes padara izlaidi attaisnojamu.
Interpretācijas uzdevumi un mākslīgā intelekta loma
Meklējumi
AI ieguldījums
Galvenais risks
verifikācija
Horizonta izsekošana
liels ātrums
Izlaist ciklu
Nu kaklasaite, vizuālā sekcijas apskate
defektu noteikšana
Kandidātu ģenerēšana
Nejauciet savu pēdas nospiedumu ar kļūdu
Virziena/šķērsošanas datu kontrole
Facies klasifikācija
grupēšana
bezjēdzīga klase
Nu un nogulsnēšanās vide
Atribūtu apvienošana
spēcīga atšķirība
pārmērīga pielāgošana
aklo aku tests
Biežas kļūdas
- Automātiska horizonta izkliedēšana bez vizuālas pārbaudes. Cikla izlaišana rada gludu, bet neprecīzu virsmu.
- Ikviens lineārs modelis tiek sajaukts ar kļūdu. Iegūšanas pēdas nospiedums rada regulāras līnijas, apskatiet tās virzienu.
- Tiešas ģeoloģiskās nozīmes piešķiršana fāciju klasei. Klase ir statistiska; Saprotiet ar aku.
- Vairāk atribūtu, mazāk aku. Pārmērīga uzstādīšana pārvērš karti par atkritumiem starp akām.
- Izlaidiet aklo testu. Mērījumu precizitāte tikai mācību akās ir maldinoša.
Rezumējot
AI seismiskajā interpretācijā; Tas samazina horizonta/kļūdu izsekošanu līdz stundām, ātri sagrupē facijas un spēcīgi apvieno atribūtus. Taču katram ātruma pieaugumam ir sava slazds: velosipēda izlaišana, pēdas nospieduma sajaukšana ar kļūdu, bezjēdzīgas sejas, pārmērīga aprīkošana. AI veido statistikas izklāstu; Viņš ir tas tulks, kurš iegrimi pārvērš ģeoloģiskā realitātē, izprot to, zinot urbumu un nogulsnēšanās vidi, un pārbauda ar aklo testu. Galīgais pagrīdes modelis vienmēr ir tas, ko izveido un aizstāv cilvēks.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties mērķi (kanāla smiltis, cepamā soda utt.). Izveidojiet atribūtu plānu, izmantojot veidni "Atribūtu atlases konsultācija". Pēc tam izmantojiet veidni “Facies class count testing” nepārraudzītai klasteru veidošanai un salīdziniet vismaz divus dažādus klašu skaitu; Pierakstiet, kurš no tiem ir ģeoloģiski stabilāks un kuru aku testu izmantosit, lai to pārbaudītu.
kontrolsaraksts
- [ ] Es vizuāli pārbaudīju automātisko horizontu galvenajās sadaļās un izlaboju cikla izlaišanu.
- [ ] Es atdalīju bojājuma kandidātus no pēdas nospieduma ar virziena un krustojuma datiem.
- [ ] Es interpretēju fāzijas klases ar aku un depozīcijas vidi.
- [ ] Es ierobežoju atribūtu skaitu, pamatojoties uz urbumu skaitu.
- [ ] Es pārbaudīju rezultātu aklā akā.