ഫീൽഡ് ഡാറ്റ, ഡ്രില്ലിംഗ് ലോഗുകൾ, ലിത്തോളജിക്കൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI ഉപയോഗിച്ച് ഡ്രില്ലിംഗ് ലോഗുകൾ, കോർ വിവരണങ്ങൾ, ഫീൽഡ് കുറിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ ഘടനയും ലിത്തോളജിക്കൽ വർഗ്ഗീകരണവും ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
• സൗജന്യ ടെക്സ്റ്റ് ഫീൽഡ് നിരീക്ഷണങ്ങളെ സാധാരണ ജിയോളജിക്കൽ ടെർമിനോളജിയിലേക്കും പട്ടികകളിലേക്കും മാറ്റാനുള്ള കഴിവ്
• കോർ ഫോട്ടോഗ്രാഫി, ലോഗ് കർവുകൾ, സ്ട്രാറ്റിഗ്രാഫിക് പ്ലാസിബിലിറ്റി എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് AI- ജനറേറ്റഡ് ലിത്തോളജിക്കൽ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ജിയോളജിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗിൻ്റെ അസംസ്കൃത വസ്തു ഡാറ്റയാണ്, ഈ ഡാറ്റയിൽ ഭൂരിഭാഗവും ക്രമരഹിതമായി ജനിക്കുന്നു. ഒരു സൈറ്റിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രധാന വിവരണങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ജിയോളജിസ്റ്റുകൾ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകളിൽ എഴുതിയ സൗജന്യ ഗ്രന്ഥങ്ങളാണ്; ഒരു ഡ്രില്ലിംഗ് കാമ്പെയ്‌നിൻ്റെ ലോഗുകൾ വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിൽ, വ്യത്യസ്ത യൂണിറ്റുകളിൽ, ചിലപ്പോൾ മാനുവലും ചിലപ്പോൾ ഡിജിറ്റലുമായി സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു; ഫീൽഡ് നോട്ട്ബുക്കിലെ കുറിപ്പുകൾ ചുരുക്കങ്ങളും വ്യക്തിഗത ശീലങ്ങളും നിറഞ്ഞതാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ലാഭത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും മൂർത്തവും സുരക്ഷിതവുമായ മേഖല ഞങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഫീൽഡ് ഡാറ്റ (അത് ചോദ്യം ചെയ്യാവുന്ന പട്ടികകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക), അത് സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്യുക (സാധാരണ ടെർമിനോളജിയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരിക), പ്രാഥമിക ലിത്തോളജിക്കൽ വർഗ്ഗീകരണം (റോക്ക് തരം വേർതിരിക്കൽ). എന്നാൽ ആദ്യം മുതൽ നമുക്ക് പറയാം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു, എഞ്ചിനീയർ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വ്യാഖ്യാനം അംഗീകരിക്കുന്നു.

ആദ്യം രണ്ട് പ്രധാന പദങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കാം. ഒരു കിണറ്റിനൊപ്പം ആഴത്തിൽ അളക്കുന്ന വസ്തുവകകളുടെ രേഖയാണ് ബോർഹോൾ ലോഗ്; ഈ അളവുകൾ ജിയോളജിക്കൽ (ലിത്തോളജി, വെതറിംഗ്) അല്ലെങ്കിൽ ജിയോഫിസിക്കൽ (ഗാമാ കിരണങ്ങൾ, പ്രതിരോധശേഷി, സാന്ദ്രത) ആകാം. കോർ (ഇംഗ്ലീഷ് കോർ) മണ്ണിനടിയിൽ നിന്ന് ഡ്രില്ലിംഗ് വഴി വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഒരു സിലിണ്ടർ റോക്ക് സാമ്പിളാണ്; ഭൂഗർഭത്തെ നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഏറ്റവും വിലപ്പെട്ട തെളിവാണ്. പാറയുടെ (മണൽക്കല്ല്, ചുണ്ണാമ്പുകല്ല്, ഷേൽ പോലുള്ളവ) തരവും ഭൗതിക സ്വഭാവവുമാണ് ലിത്തോളജി.

സ്വതന്ത്ര വാചകം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു

ഒരു ഫീൽഡ് ജിയോളജിസ്റ്റ് ഒരു വിവരണം എഴുതുന്നു: "0-3.2 മീറ്റർ തവിട്ട്, അയഞ്ഞ, കളിമൺ ചരൽ, മോശമായി തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു; 3.2-7.5 മീറ്റർ ചാരനിറം, മിതമായ കാലാവസ്ഥയുള്ള, വിരളമായ കാർബണേറ്റ് സിമൻ്റോടുകൂടിയ സൂക്ഷ്മ-ഇടത്തരം ധാന്യമുള്ള മണൽക്കല്ല്; 7.5-12 മീ. ഈ ഒരൊറ്റ വാചകം യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പട്ടികയുടെ കംപ്രസ് ചെയ്ത പതിപ്പാണ്: ആഴത്തിലുള്ള ശ്രേണി, നിറം, കാലാവസ്ഥയുടെ അളവ്, ലിത്തോളജി, ധാന്യത്തിൻ്റെ വലുപ്പം, ദ്വിതീയ ഗുണങ്ങൾ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഇതിനെ വിഘടിപ്പിക്കുന്നു.

നിർണായകമായ കാര്യം ഇതാണ്: അനുമാനമല്ല, പരിവർത്തനത്തിനായി മാതൃക ചോദിക്കുക. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ടെക്സ്റ്റിൽ വ്യക്തമായി എഴുതിയ വിവരങ്ങൾ ഫീൽഡുകളിൽ സ്ഥാപിക്കുക; വാചകത്തിൽ ഇല്ലാത്തത് ഉണ്ടാക്കരുത്. "ഡിഗ്രി ഓഫ് വെതറിംഗ്" ഫീൽഡിനായി, ഭൗമശാസ്ത്രജ്ഞൻ "ഇടത്തരം കാലാവസ്ഥ" എന്ന് എഴുതിയാൽ, മോഡൽ ഇത് എഴുതുന്നു; ജിയോളജിസ്റ്റ് ഒന്നും വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, മോഡൽ "വ്യക്തമാക്കാത്തത്" എന്ന് എഴുതുകയും ഒരു മൂല്യത്തിന് അനുയോജ്യമാകാതിരിക്കുകയും വേണം. ഈ വ്യത്യാസം ഡാറ്റാ സമഗ്രതയുടെ അടിസ്ഥാനമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഒരു പ്രധാന പുസ്തകം ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റാക്കി മാറ്റുന്നു

1. നിങ്ങൾ ആദ്യം സ്കീമ നിർവ്വചിക്കുക. ഏത് നിരകളായിരിക്കും: ഡെപ്ത്_ടോപ്പ്, ഡെപ്ത്_ബോട്ടം, ലിത്തോളജി, കളർ, ഗ്രെയിൻ_സൈസ്, വെതറിംഗ്, ഡിസ്‌കോൺറ്റിന്യൂറ്റി, സെക്കണ്ടറി_മിനറൽ, നോട്ട്. നിങ്ങൾ മോഡലിൽ സ്കീമ അടിച്ചേൽപ്പിക്കുന്നതിനാൽ ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്.
2. സാധാരണ നിഘണ്ടു നൽകുക. ലിത്തോളജിക്ക് അനുവദനീയമായ നിബന്ധനകളും (മണൽക്കല്ല്, സിൽറ്റ്സ്റ്റോൺ, ചുണ്ണാമ്പുകല്ല്, മാർൽ, കളിമണ്ണ്, കോൺഗ്ലോമറേറ്റ്...) കാലാവസ്ഥയ്ക്കുള്ള സ്കെയിൽ (പുതിയത്, വെളിച്ചം, ഇടത്തരം, ഉയർന്നത്, പൂർണ്ണം) എന്നിവ നൽകുക. അങ്ങനെ, "അല്പം കാലാവസ്ഥ" പോലുള്ള പദപ്രയോഗങ്ങൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആയി മാറുന്നു.
3. ചെറിയ ബാച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക. മുഴുവൻ നോട്ട്ബുക്കും ഒറ്റയടിക്ക് നൽകരുത്, 20-30 വരികളുടെ ബാച്ചുകളിൽ; നിങ്ങൾ തെറ്റുകൾ നേരത്തെ മനസ്സിലാക്കുന്നു.
4. ഉറവിടത്തിലേക്ക് തിരികെ പോയി പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പട്ടികയുടെ ക്രമരഹിതമായ വരികൾ അസംസ്കൃത വാചകവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക; പ്രത്യേകിച്ച് ഡെപ്ത് പരിധികളും ലിത്തോളജി നിബന്ധനകളും.

ലിത്തോളജിക്കൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ: ലോഗുകൾ മുതൽ വ്യാഖ്യാനം വരെ

AI ലിത്തോളജിയെ രണ്ട് തരത്തിൽ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഒന്നാമത്തേത്, ജിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ നിർവചനം മേൽപ്പറഞ്ഞ രീതിയിൽ മാനദണ്ഡമാക്കുക എന്നതാണ്. ജിയോഫിസിക്കൽ ലോഗ് കർവുകളിൽ നിന്നുള്ള ലിത്തോളജി എസ്റ്റിമേറ്റാണ് രണ്ടാമത്തേതും കൂടുതൽ പുരോഗമിച്ചതും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗാമാ റേ ലോഗ് (പാറയുടെ സ്വാഭാവിക റേഡിയോ ആക്റ്റിവിറ്റി) കളിമണ്ണിൻ്റെ ഉള്ളടക്കത്തിനൊപ്പം വർദ്ധിക്കുന്നു; കളിമണ്ണ് അളവ് ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു, ശുദ്ധമായ മണൽക്കല്ലുകൾ, ചുണ്ണാമ്പുകല്ലുകൾ എന്നിവ താഴ്ന്ന മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു. റെസിസിവിറ്റിയും ഡെൻസിറ്റി ലോഗുകളും ചേർത്ത്, മോഡലിന് കർവ് പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് ലിത്തോളജി അതിരുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും.

ഇവിടെ പരിധി പ്രധാനമാണ്: ലോഗുകൾ പരോക്ഷ അളവുകളാണ്. ഉയർന്ന ഗാമ കളിമണ്ണ്, ഫെൽഡ്സ്പാർ സമ്പന്നമായ മണൽ അല്ലെങ്കിൽ അഗ്നിപർവ്വത ചാരം ആകാം. അതിനാൽ, ലോഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലിത്തോളജി പ്രവചനം ഒരു സിദ്ധാന്തമാണ്; കോർ അല്ലെങ്കിൽ കട്ടിംഗുകൾ (ഡ്രില്ലിംഗ് സമയത്ത് ഉപരിതലത്തിലേക്ക് വരുന്ന റോക്ക് ചിപ്പുകൾ) എന്നിവയുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ അത് നിർണായകമല്ല. മോഡൽ ഒരു അതിർത്തി വരയ്ക്കുമ്പോൾ, ആ ആഴത്തിൽ എന്തെങ്കിലും കാമ്പ് ഉണ്ടോ എന്ന് ചോദിക്കുക; ഉണ്ടെങ്കിൽ, കാമ്പ് വിജയിക്കും.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം

കേസ് 1 - സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ സ്ഥിരത. ഒരു ഖനന കമ്പനിയിൽ, 6 വ്യത്യസ്ത ഭൗമശാസ്ത്രജ്ഞർ "കാലാവസ്ഥയിലുള്ള ഗ്രാനൈറ്റ്" എന്നതിന് 11 വ്യത്യസ്ത പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചു (കാലാവസ്ഥയിൽ, മാറ്റം വരുത്തിയ, ചീഞ്ഞ, കളിമണ്ണ്...). ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്-അസിസ്റ്റഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ 4,800-വരി ഡാറ്റാബേസ് 5-ലെവൽ ഡീകോപോസിഷൻ സ്കെയിലിൽ സ്ഥാപിച്ചു; പിന്നീട്, "ഇടത്തരം-ഉയർന്ന വേർതിരിവുള്ള മേഖലകൾ" എന്ന ചോദ്യത്തിന് സെക്കൻഡുകൾ എടുത്തു, മുമ്പ് ദിവസങ്ങളെടുത്തു. സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ്റെ ക്രമരഹിതമായ 10% കോർ പരിശോധിച്ചു, കരാർ ഉയർന്നതാണ്.

കേസ് 2 - ലോഗ് കോറിലേഷൻ പ്രിലിമിനറി ഡ്രാഫ്റ്റ്. രണ്ട് അയൽ കിണറുകളിലെ (150 മീറ്റർ അകലത്തിൽ) ഗാമാ ലോഗുകളിൽ നിന്ന് ലിത്തോളജി പരസ്പരബന്ധം ഉണ്ടാക്കും. മോഡൽ ഒരു പ്രാഥമിക പരസ്പരബന്ധം നിർദ്ദേശിച്ചു, അത് നാല് പൊതു തലങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുകയും ഒരു ലെവലിലെ കനം വ്യത്യാസത്തെ "സാധ്യമായ തകരാർ അല്ലെങ്കിൽ വെഡ്ജ്-ഔട്ട്" എന്ന് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. എഞ്ചിനീയർ അടയാളപ്പെടുത്തിയ സോണിൻ്റെ കാമ്പിലേക്ക് നോക്കിയപ്പോൾ, അവൻ ശരിക്കും ഒരു ചെറിയ തകരാർ കണ്ടെത്തി; മോഡൽ കൃത്യമായ ഉത്തരം നൽകിയില്ല, പക്ഷേ അത് ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു.

കേസ് 3 - കെട്ടിച്ചമച്ച അതിർത്തി പിടിച്ചെടുക്കൽ. ഒരു കിണറ്റിൽ, മോഡൽ 40-45 മീറ്റർ ഇടവേളയിൽ ഒരു "ബസാൾട്ട്" ലിത്തോളജി നൽകി, അതിനായി ഒരു പ്രധാന ഡാറ്റയും ഇല്ല. മേഖലയിൽ ബസാൾട്ട് പ്രതീക്ഷിച്ചിരുന്നില്ല; റെക്കോർഡിംഗിൽ ഗാമ വർദ്ധനവ് മാത്രമേ ഉണ്ടായിട്ടുള്ളൂ. ജിയോളജിക്കൽ പ്ലാസിബിലിറ്റി ഫിൽട്ടർ സജീവമാക്കി, ആ ഇടവേളയിൽ നിന്ന് ഒരു ക്ലാസ്റ്റ് സാമ്പിൾ അഭ്യർത്ഥിച്ചു, ലെവൽ കളിമൺ സിൽറ്റ്സ്റ്റോൺ ആണെന്ന് കണ്ടെത്തി. ഉയർന്ന ഗാമയെ മോഡൽ തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ പ്രധാന നിർവചനങ്ങൾ ഒരു പട്ടികയാക്കി മാറ്റുക.[text]

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

ഇനിപ്പറയുന്ന സൗജന്യ ടെക്സ്റ്റ് കോർ വിവരണം നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡയഗ്രമിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. വാചകത്തിൽ വ്യക്തമായി എഴുതിയിട്ടില്ലാത്ത ഫീൽഡുകളൊന്നും പൂരിപ്പിക്കരുത്; അല്ലെങ്കിൽ "unspecified" എന്ന് എഴുതുക. സ്കീമ (നിരകൾ): deep_ust_m | ആഴം_ഉപ_മീറ്റർ | ലിത്തോളജി | നിറം |ധാന്യം_വലുപ്പം | വേർതിരിവ് | നിർത്തലാക്കൽ | ദ്വിതീയ_ധാതുക്കൾ | അനുവദനീയമായ ലിത്തോളജി പദങ്ങൾ: മണൽക്കല്ല്, സിൽറ്റ്സ്റ്റോൺ, കളിമണ്ണ്, ചുണ്ണാമ്പുകല്ല്, മാർൽ, കോൺഗ്ലോമറേറ്റ്, സിസ്റ്റ്, ഗ്രാനൈറ്റ്, ബസാൾട്ട്. ലിസ്റ്റിൽ ഒരു പദം ഇല്ലെങ്കിൽ, "?" കുറിപ്പിൽ ഒരു കാരണം അടയാളപ്പെടുത്തി എഴുതുക. വിവേചന സ്കെയിൽ: പുതിയത് | വെളിച്ചം | മധ്യത്തിൽ | ഉയർന്ന | ഉയർന്ന | മുഴുവൻ വാചകം:[കോർ വിവരണം]

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് സ്കീമ, നിഘണ്ടു, "ഫാബ്രിക്കേഷൻ നിരോധനം" എന്നിവ ഒരുമിച്ച് ചുമത്തുന്നു; ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരതയുള്ളതും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ഫീൽഡ് നോട്ട്ബുക്ക് സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ:

ഇനിപ്പറയുന്ന ഫീൽഡ് കുറിപ്പ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെർമിനോളജിയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. ചുരുക്കെഴുത്തുകൾ തുറക്കുക(ഉദാ. "കല്ല്"->"മണൽക്കല്ല്"), എന്നാൽ ഉള്ളടക്കം മാറ്റരുത്. അവ്യക്തമായ ശൈലികളെ "[അവ്യക്തമായ]" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുകയും യഥാർത്ഥ പദപ്രയോഗം പരാൻതീസിസിൽ നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുക. കുറിപ്പ്: [ഫീൽഡ് കുറിപ്പ്]

2) ലോഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലിത്തോളജി സിദ്ധാന്തം:

ഇനിപ്പറയുന്ന ലോഗ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സാധ്യമായ ലിത്തോളജി അതിരുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക (ആഴം, ഗാമ, പ്രതിരോധശേഷി, സാന്ദ്രത). ഓരോ അതിർത്തിക്കും, എഴുതുക: (എ) ഏത് വളവിൽ നിന്നാണ് നിങ്ങൾ അത് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്, (ബി) ഒരു ബദൽ ലിത്തോളജിയുടെ സാധ്യത, (സി) കോറിംഗ് വെരിഫിക്കേഷൻ്റെ ആവശ്യകത. ഒരു അതിർത്തിയും "നിശ്ചയം" ആയി അവതരിപ്പിക്കരുത്. ഡാറ്റ: [ലോഗ് ടേബിൾ]

3) രണ്ട് നല്ല പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സ്കെച്ച്:

വെൽ-എ, വെൽ-ബി ലോഗുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ലെവലുകൾ, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കാരണം, പൊരുത്തമില്ലാത്ത/സംശയാസ്‌പദമായ മേഖലകൾ എന്നിവ പ്രത്യേകം പട്ടികപ്പെടുത്തുക. ലേബൽ തകരാർ, മണ്ണൊലിപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ മുഖഭാവം എന്നിവ "പരിശോധിച്ചിരിക്കണം" എന്ന് മാറുന്നു. ഡാറ്റ: [രണ്ട് കിണർ ലോഗുകൾ]

4) ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം:

താഴെയുള്ള ലിത്തോളജി പട്ടികയിൽ ലോജിക്കൽ പിശകുകൾക്കായി നോക്കുക: ഓവർലാപ്പിംഗ് ഡെപ്ത് ശ്രേണികൾ, വിടവുകൾ, അസാധ്യമായ വിന്യാസങ്ങൾ, യൂണിറ്റ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ, അനധികൃത നിബന്ധനകൾ. കണ്ടെത്തലുകൾ "വരി നമ്പർ | പ്രശ്നം | നിർദ്ദേശം" പട്ടികയായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക. ഡാറ്റ ശരിയാക്കരുത്, അത് അടയാളപ്പെടുത്തുക. പട്ടിക: [ലിത്തോളജി ടേബിൾ]

പ്രാമാണീകരണ തെളിവ് ശ്രേണി

തെളിവുകളുടെ തരം

നേരിട്ടുള്ള

വിശ്വാസ്യത

എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം

കോർ (കോർ)

ഏറ്റവും നേരിട്ടുള്ള

ഏറ്റവും ഉയർന്നത്

ക്രിട്ടിക്കൽ ലിത്തോളജി അതിരുകൾ

നുറുക്ക് (മുറിക്കൽ)

ഇടത്തരം

ഉയർന്നത്

കാമ്പിൻ്റെ അഭാവത്തിൽ

ജിയോഫിസിക്കൽ ലോഗ്

പരോക്ഷമായ

ഇടത്തരം

തുടർച്ചയായ പ്രൊഫൈൽ, വിടവ് പൂരിപ്പിക്കൽ

മോഡൽ പ്രവചനം

ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്

താഴ്ന്ന (ഒറ്റയ്ക്ക്)

അനുമാനം, സ്ക്രീനിംഗ്

സൗജന്യ ടെക്സ്റ്റ് കുറിപ്പ്

വേരിയബിൾ

ജിയോളജിസ്റ്റിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു

അധിക സന്ദർഭം

നുറുങ്ങ്: ലിത്തോളജി അതിരുകൾ കണ്ടെത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനെ സഹായിക്കുമ്പോൾ, "കൃത്യമായ അതിർത്തി" അല്ല, "സാധ്യമായ അതിർത്തിയും ആത്മവിശ്വാസ നിലയും" ആവശ്യപ്പെടുക. കോർ കൃത്യത നൽകുന്നു, മോഡലല്ല. ഔട്ട്‌പുട്ട് പിന്നീട് ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് ടൂളായി മാറുന്നു, ഉറപ്പുള്ള ഒരു തെറ്റായ അവകാശവാദമല്ല.

മുൻകരുതൽ: മോഡൽ ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത ഡെപ്ത് ശ്രേണികൾ നിറയ്ക്കാൻ "വിടവുകളൊന്നും ഇടരുത്". ഇതിന് വ്യാജ ലിത്തോളജി നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് കോർ ലോസ് ഉള്ള സോണുകളിൽ. കോർ ലോസ് സോണുകൾ വ്യക്തമായി അടയാളപ്പെടുത്തുകയും "ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽ ശൂന്യമായി വിടാൻ" മോഡലിനോട് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പരിവർത്തനത്തേക്കാൾ അനുമാനം തേടുന്നു. വാചകത്തിൽ ഇല്ലാത്തത് "ഊഹിക്കാൻ" മോഡൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു; ഇത് വ്യാജ വിവരങ്ങളിലേക്കുള്ള വാതിൽ തുറക്കുന്നു. എഴുതിയത് ഘടന മാത്രം.
• ഒരു സാധാരണ നിഘണ്ടു നൽകുന്നില്ല. സ്വതന്ത്ര പദാവലി അനുവദിക്കുന്നു; ഫലം സംശയാതീതവും പൊരുത്തമില്ലാത്തതുമായ ഒരു ചിത്രമാണ്.
• ലോഗ് എസ്റ്റിമേറ്റ് കൃത്യമാണെന്ന് അംഗീകരിക്കുന്നു. ലിത്തോളജിയുടെ തെളിവായി പരോക്ഷമായ അളവുകൾ (ഗാമ, പ്രതിരോധശേഷി) മാത്രം പരിഗണിക്കുക; കോർ/ക്രംബ്‌സുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാതെ ബോർഡറുകൾ ഒപ്പിലേക്ക് നീക്കാൻ.
• കോർ ലോസ് സോണുകൾ മറയ്ക്കാൻ. മോഡലിലെ ഡാറ്റ വിടവുകൾ പൂരിപ്പിക്കൽ; ഇടം ഇടമായി നിലനിൽക്കണം.
• ബാച്ചുകളായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഒരിക്കലും പരിശോധിക്കുന്നില്ല. ആയിരക്കണക്കിന് വരികൾ ഒരേസമയം വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ പരിശോധന നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഫീൽഡ് ഡാറ്റയുടെ ഘടനയിലും നിലവാരത്തിലും പ്രാഥമിക ലിത്തോളജിക്കൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിലും കൃത്രിമബുദ്ധി സുരക്ഷിതവും ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയും നൽകുന്നു.
• അനുമാനമല്ല, മാതൃകയിൽ നിന്ന് പരിവർത്തനം ആവശ്യപ്പെടുക; വാചകത്തിൽ ഇല്ലാത്തത് നിർമ്മിക്കരുത്, "വ്യക്തമല്ലാത്തത്" എന്ന് അച്ചടിക്കുക.
• ലോഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലിത്തോളജി എസ്റ്റിമേറ്റ് പരോക്ഷവും ഒരു സിദ്ധാന്തവുമാണ്; കോർ, ക്രംബ് സാമ്പിളുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതുവരെ ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയില്ല.
• നിങ്ങൾ സ്കീമയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് നിഘണ്ടുവും അടിച്ചേൽപ്പിക്കുന്നു; അപ്പോൾ മാത്രമേ ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരതയുള്ളതും നിയന്ത്രിക്കാവുന്നതുമായിരിക്കും.
• തെളിവ് ശ്രേണിയുടെ മുകളിലാണ് കോർ ഡ്രില്ലിംഗ്; താഴെ, മോഡൽ പ്രവചനം മാത്രം പോരാ.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള ഒരു ഫീൽഡ് നോട്ട്ബുക്കിൽ നിന്നോ പ്രധാന വിവരണത്തിൽ നിന്നോ 15-20 വരികൾ എടുക്കുക (രഹസ്യാത്മക ഫീൽഡ് വിവരങ്ങൾ അജ്ഞാതമാക്കുക). ആദ്യം നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്‌കീമയും അനുവദനീയമായ ലിത്തോളജി/വെതറിംഗ് നിഘണ്ടുവും നിർവ്വചിക്കുക, തുടർന്ന് ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റുള്ള ഒരു പട്ടികയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പട്ടികയുടെ ഓരോ വരിയും അസംസ്‌കൃത വാചകവുമായി താരതമ്യം ചെയ്‌ത് മോഡൽ ഫഡ് ചെയ്‌തതോ തെറ്റായി സ്ഥാപിച്ചതോ ആയ ഏതെങ്കിലും പ്രദേശങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക; കുറഞ്ഞത് ഒരു "വ്യക്തമാക്കാത്ത" ഫീൽഡ് ശരിയായി ശൂന്യമാക്കിയിട്ടുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എനിക്ക് സൗജന്യ ടെക്സ്റ്റ് ഫീൽഡ് നിരീക്ഷണങ്ങളെ ഡയഗ്രമുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് നിഘണ്ടുവും ഉള്ള ഒരു പട്ടികയാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയും.
• [ ] എനിക്ക് മോഡലിൽ നിന്ന് ഒരു പരിവർത്തനം വേണമെന്നും അത് നിലവിലില്ലാത്ത ഒന്നിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നില്ലെന്നും "വ്യക്തമാക്കാത്ത" നിയമം ഞാൻ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• [ ] ലോഗ്-ബേസ്ഡ് ലിത്തോളജി എസ്റ്റിമേറ്റ് ഒരു പരോക്ഷ സിദ്ധാന്തമാണെന്നും അത് കാമ്പുമായി ബന്ധിപ്പിക്കേണ്ടതാണെന്നും ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ കോർ ലോസ്, ഡാറ്റ ഗ്യാപ്പ് സോണുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ഫിറ്റിംഗ് തടയുകയും ചെയ്യുന്നു.
• [ ] തെളിവ് ശ്രേണി (കോർ > ക്രംബ് > ലോഗ് > മോഡൽ) അനുസരിച്ച് ഞാൻ ഔട്ട്പുട്ട് സാധൂകരിക്കുന്നു.