Ieguvumi:
- Spēja izprast konceptuālo modeli + ģeofizisko parakstu + vairāku metožu apstiprinājuma loģiku resursu izpētei un atpakaļpārbaudīt mākslīgā intelekta cerības rezultātu ar zināmām urbumiem
- Spēja apsvērt polisēmiju, neuzskatot seismiskās amplitūdas anomāliju (spilgto plankumu) tikai par pierādījumu, bet gan apstiprinot to ar AVO un krusteniskajiem datiem
- Spēja izpētīt metožu pretrunas kā informācijas avotu un atstāt galīgo aku un ieguldījumu lēmumu cilvēku ziņā ar viņu riska apetīti
Visredzamākais ģeofizikas ekonomiskais mērķis ir resursu izpēte: nafta un dabasgāze, metāliskie un rūpnieciskie minerāli, ģeotermālā enerģija un gruntsūdeņi. Šī meklēšana ir dārga un saistīta ar riskantiem lēmumiem — viena aka maksā miljoniem dolāru, viens nepareizs mērķis ir gan naudas, gan laika izšķiešana. Resursu izpēte ir process, kurā tiek apvienotas dažādas ģeofizikālās metodes, lai pieņemtu uz varbūtību balstītu lēmumu par resursa esamību, atrašanās vietu un lielumu. Šajā nodaļā jūs uzzināsiet, kā mākslīgais intelekts (AI) nodrošina datu apkopošanu, mērķu prioritāšu noteikšanu un riska novērtēšanu; bet mēs redzēsim, kāpēc lēmumus par resursiem nekad nevar atstāt uz vienu AI punktu.
Kopējā meklēšanas loģika
Katram resursa veidam tiek izmantota atšķirīga fizika, taču meklēšanas loģika ir kopīga: tiek izveidots konceptuālais modelis (ģeoloģiskā hipotēze par to, kā resurss veidojas un kur tas uzkrāsies), tiek meklēts šī modeļa prognozētais ģeofizikālais paraksts, un tiek veikta savstarpēja apstiprināšana ar vairākām metodēm. AI ir paātrinātājs katrā šīs ķēdes posmā — datu apstrāde, funkciju ieguve, vairāku metožu saplūšana, mērķa ranžēšana. Bet AI nevar izveidot konceptuālo modeli; tas prasa ģeoloģisku argumentāciju.
Tipiskās metodes pēc avotu veidiem:
- Ogļūdeņraži (nafta/gāze): 3D seismiskā galvenā metode; amplitūdas anomālijas (spilgts punkts, AVO — amplitūdas izmaiņas ar nobīdi) gravitācijas/magnētiskā baseina karkasam.
- Kalnrūpniecība: magnētiskā, gravitācijas, elektromagnētiskā (EM), inducētā polarizācija (IP — rūdas minerālu uzlādes uzvedība), radiometrija.
- Ģeotermiskais: Magnetotelluric (MT — rezistīvi karstas/caurlaidīgas zonas), seismiskais, gravitācijas, temperatūras gradients.
- Gruntsūdeņi: ERT, seismiskā refrakcija, EM, GPR; ūdens nesējslāņa (ūdeni nesošā caurlaidīgā slāņa) robežām.
Mērķa prioritāšu noteikšana, izmantojot AI
Izpēte ir uzdevums atlasīt visdaudzsološākos mērķus ierobežotam urbumu skaitam no liela skaita kandidātu mērķu. AI var apvienot dažādus datu slāņus (seismiskais atribūts + gravitācija + magnētiskais + ģeoloģija) un izveidot katra kandidāta perspektīvas rādītāju; Tas ļauj ātri noteikt prioritātes plašā teritorijā. Tomēr šis rādītājs ir varbūtības ieteikums, nevis garantija; un agrākie atklājumi, kas iegūti, izmantojot modeli, var neattiekties uz jauno jomu. Rezultāts tiek lasīts kopā ar konceptuālo modeli un riska analīzi.
Padoms. Noteikti pārbaudiet mākslīgā intelekta cerības rezultātu, izmantojot zināmus izpēti un sausās akas. Ja modelis nevar labi atšķirt pagātnes izpēti, arī tā rezultāts attiecībā uz jauniem mērķiem ir neuzticams. Labam modelim ir jāvērtē labi zināmie panākumi un zems zināmo neveiksmju rādītājs.
Nenoteiktība un risks: izpētes lēmuma pamatā
Resursu meklēšanā lēmums nekad nav "jā/nē"; Tas vienmēr ir par iespējamību un risku. Ogļūdeņraža gadījumā tā ir tādu faktoru kombinētā varbūtība kā avots/rezervuārs/pārsegs/slazds/laiks; Tā ir rūdas tonnāžas pakāpes nenoteiktība raktuvēs. AI palīdz aprēķināt šīs varbūtības un ģenerēt scenārijus, taču riska apetīte un galīgais lēmums par ieguldījumiem ir cilvēka ziņā. Šeit ir spēkā arī ģeofizikas polisēmija: seismiskās amplitūdas anomālija var būt gāze, bet tā var būt arī litoloģijas maiņa vai apstrādes artefakts (ogles, kompaktas smiltis utt.).
Uzmanību: "gaišs plankums" (augstas amplitūdas seismiskā anomālija) vien neliecina par ogļūdeņražiem; Daudzas sausas akas tiek urbtas gaišā vietā. Pat ja mākslīgais intelekts to atzīmē kā mērķi, nepiešķiriet augstu uzticamību bez apstiprinājuma ar AVO analīzi, ģeoloģiju un citām metodēm, ja iespējams.
Vairāku metožu integrācija
Iegūšanas zelta likums: ar vienu metodi nepietiek. Ģeotermālā mērķī MT zemā pretestība (māla segums) + gravitācija + seismiskie + virsmas simptomi tiek novērtēti kopā. AI ir spēcīgs, apvienojot šos slāņus kopējā varbūtības kartē; taču būtiska ir ekspertu integrācija, kas ņem vērā katras metodes izšķirtspēju, dziļumu un nenoteiktību. Ja metodes ir pretrunā, pretruna ir informācijas avots — tā tiek pētīta, nevis slēpta.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — kampaņa saglabāta ar atpakaļpārbaudi. Kalnrūpniecības uzņēmums saskaņā ar savu AI cerību karti uzskaitīja 8 mērķus. Ģeofiziķis ir pārbaudījis modeli, salīdzinot ar 5 zināmām rūdām un 12 sausajiem urbjiem šajā apgabalā; Modelis ieguva augstus rezultātus 4 no sausajiem urbjiem. Kad atribūti un apmācības dati tika laboti, karte kļuva daudz atbilstošāka reālajai izpētei, un mainījās pirmie divi mērķi.
2. gadījums — spožu punktu slazds. Vienā seismiskajā tilpumā AI atzīmēja spēcīgo amplitūdas anomāliju kā gāzes mērķi. AVO analīze parādīja, ka anomālija atbilst blīvam smilšu-ogļu kontrastam, nevis gāzei. Ja aka būtu urbta, tā iznāktu sausa; Vairāku metožu faktu pārbaude ir ietaupījusi miljoniem dolāru.
3. gadījums — pretrunu pārvēršana informācijā. Kamēr MT ģeotermālajā laukā norādīja uz karsti caurlaidīgu zonu, seismiskā struktūra bija neskaidra. Tā vietā, lai slēptu pretrunu, komanda to izmeklēja; noteica, ka seismiskā izšķirtspēja šajā dziļumā bija zema, MT bija uzticamāka, un aizsargāja mērķi ar nenoteiktības vērtējumu. Aka apstiprināja caurlaidīgo zonu.
Četras kopējamas veidnes
1) Konceptuālais modelis + metodes kartēšana:
Jūsu loma: izpētes ģeofiziķis. Mērķis: [ogļūdeņraži / varaporfīrs / ģeotermāls / ūdens nesējslānis]. Sniedziet man šī mērķa konceptuālā modeļa kopsavilkumu (kā tas veidojas, kur tas uzkrājas) un kartējiet, kuras ģeofizikālās metodes meklēs kādu parakstu. Pierakstiet arī katras metodes nenoteiktību.
2) Cerību rezultātu atpakaļpārbaude:
Es izveidoju perspektīvu karti ar AI. Es vēlētos to pārbaudīt ar zināmiem atklājumiem un sausajām akām reģionā. Kā iestatīt atpakaļpārbaudi, kādu metriku es novērtēju (augsti rezultāti, zemi rezultāti) un ko labot, ja modelis ir vājš?
3) Anomālijas vairāku metožu apstiprinājums:
Man ir mērķa kandidāts [spilgts punkts / magnētiskā anomālija / zema pretestība]. Ar kādu ehoanalīzi (AVO, IP, MT, ģeoloģija, cita metode) es to apstiprinātu, neuzskatot to tikai par avota pierādījumu? Norādiet arī NEPAREIZUS iemeslus (litoloģija, mākslīgums), kas var izraisīt anomāliju.
4) Riska un lēmuma kopsavilkums:
Jūsu loma: atklāšanas riska padomnieks. Man ir ģeofizikas atklājumi mērķim. Lūdziet man sagatavot varbūtības/riska kopsavilkumu: pierādījumi par un pret, nenoteiktības avoti, brīdinājums par neskaidrībām un piezīme, ka "labi jāizlemj pašam cilvēkam". Noteikti nesakiet "žāvēt/neurbt"; Nodrošiniet ietvaru lēmuma pieņemšanai.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Apskatiet manus datus un norādiet labāko akas atrašanās vietu.
Paredzama viena punkta precizitāte; slēpj polisēmiju un risku, padara AI par lēmumu pieņēmēju.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: izpētes ģeofiziķis. Konteksts: [seismiskais + gravitācija + magnētiskais, ogļūdeņraža mērķis, 2 akas]. Uzdevums: (1) apvienot datus un sarindot kandidātu mērķus pēc cerības rādītāja; (2) pierakstiet pierādījumus par un pret katru kandidātu, kā arī iemeslus, kas varētu izraisīt anomāliju; (3) iesaka veikt atpakaļpārbaudi ar urbumiem ar zināmiem rādītājiem; (4) skaidri norādiet polisēmiju un neskaidrību. Atstājiet galīgo lēmumu cilvēka ziņā; Nesniedziet nevienu pareizu punktu.
Atpakaļpārbaude, pretrunu analīze un nenoteiktības pieprasījums novietoja meklēšanas lēmumu uz stabila pamata.
Avotu veidi un metodes
Avots
Galvenās metodes
Tipisks paraksts
AI ieguldījums
ogļūdeņradis
3D seismiskais, AVO
Amplitūdas anomālija
Atribūts, prioritāšu noteikšana
mans
Magnētiskais, EM, IP
Vadošs/magnētisks korpuss
datu apvienošana
ģeotermālā
MT, seismiskais, gravitācija
Zemas pretestības zona
Inversijas ātrums
gruntsūdeņi
ERT, refrakcija, EM
ūdens nesējslāņa robeža
Anomāliju marķēšana
Biežas kļūdas
- Cerības rezultāta izmantošana bez atpakaļpārbaudes. Modelis, iespējams, sniedz augstus punktus sausām akām.
- Uzskatot, ka gaišais punkts ir tikai ogļūdeņradis. Litoloģija/mākslīgums arī rada anomālijas.
- Paļaujoties uz vienu metodi. Avota lēmumam ir nepieciešams vairāku metožu apstiprinājums.
- Pretrunu slēpšana. Metodiskā pretruna ir informācijas avots, pētiet to.
- Lēmumu par aku atstājot AI ziņā. Riska apetīte un investīciju lēmumi ir cilvēciski.
Rezumējot
Resursu izpēte ir augstākā riska un ekonomiskākā ģeofizikas joma; AI sniedz lielu ieguldījumu datu apkopošanā, mērķu prioritāšu noteikšanā un riska aprēķināšanā. Bet konceptuālais modelis ir cilvēka prāta produkts, un katrs cerības rādītājs ir varbūtības ierosinājums. Polisēmija (piemēram, spilgto punktu slazds), atpakaļpārbaudes prasība un vairāku metožu apstiprināšana ir obligāta. Pareiza lietošana; testēšana ar urbumiem ar zināmiem rādītājiem, anomālijas savstarpēja apstiprināšana, neatbilstības izpēte un galīgā urbuma lēmuma pieņemšana, kā arī riska apetīte.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties resursa veidu. Izmantojot veidni "konceptuālais modelis + metodes kartēšana", seciniet, kā tiek veidots mērķis un kuras metodes meklēs kādu parakstu. Pēc tam padomājiet par kandidāta anomāliju un uzskaitiet viltus cēloņus un apstiprinājuma veidus, kas to varētu izraisīt, izmantojot veidni "Anomālijas vairāku metožu apstiprināšana". Visbeidzot, sagatavojiet izklāstu, iekļaujot pro/pret pierādījumus un neskaidrības, izmantojot veidni “Riska un lēmuma kopsavilkums”.
kontrolsaraksts
- [ ] Es izveidoju mērķa konceptuālo modeli un metodes kartēšanu.
- [ ] Es pārbaudīju cerības rezultātu ar zināmām iedobēm.
- [ ] Es uzskaitīju un savstarpēji pārbaudīju viltus cēloņus, kas varētu izraisīt anomāliju.
- [ ] Es neslēpu metodes pretrunas un izpētīju tās.
- [ ] Galīgo lēmumu par aku/ieguldījumu atstāju cilvēka riska ziņā.