ਸਰੋਤ ਖੋਜ: ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ, ਖਣਿਜ, ਭੂ-ਥਰਮਲ ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਪਾਣੀ

ਲਾਭ:

• ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ + ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਦਸਤਖਤ + ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਦੇ ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਖੂਹਾਂ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਉਮੀਦ ਸਕੋਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਵਿਗਾੜ (ਚਮਕਦਾਰ ਸਪਾਟ) ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਸਰੋਤ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਨਾ ਮੰਨ ਕੇ ਪਰ AVO ਅਤੇ ਕਰਾਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ ਪੌਲੀਸੀਮੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਵਿਧੀ ਦੇ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਚੰਗੀ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜੋਖਮ ਭੁੱਖ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਛੱਡਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਆਰਥਿਕ ਉਦੇਸ਼ ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਹੈ: ਤੇਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਗੈਸ, ਧਾਤੂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖਣਿਜ, ਭੂ-ਥਰਮਲ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਪਾਣੀ। ਇਹ ਖੋਜ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ — ਇੱਕ ਖੂਹ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਟੀਚਾ ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਹੋਂਦ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ, ਟੀਚਾ ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਏਆਈ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਖੋਜ ਦਾ ਆਮ ਤਰਕ

ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਰੋਤ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਖੋਜ ਤਰਕ ਆਮ ਹੈ: ਇੱਕ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ (ਸਰੋਤ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਇਕੱਠਾ ਹੋਵੇਗਾ) ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਚੇਨ ਦੇ ਹਰ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ - ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਮਲਟੀ-ਮੇਥਡ ਫਿਊਜ਼ਨ, ਟਾਰਗੇਟ ਰੈਂਕਿੰਗ। ਪਰ AI ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਰੋਤ ਕਿਸਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਤਰੀਕੇ:

• Hydrocarbon (oil/gas): 3D seismic main method; ਗ੍ਰੈਵਿਟੀ/ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਬੇਸਿਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਈ ਐਂਪਲੀਟਿਊਡ ਵਿਗਾੜ (ਚਮਕਦਾਰ ਸਥਾਨ, AVO — ਆਫਸੈੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ)।
• ਮਾਈਨਿੰਗ: ਚੁੰਬਕੀ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ (EM), ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਧਰੁਵੀਕਰਨ (IP - ਧਾਤੂ ਖਣਿਜਾਂ ਦਾ ਚਾਰਜਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ), ਰੇਡੀਓਮੈਟਰੀ।
• ਜੀਓਥਰਮਲ: ਮੈਗਨੇਟੋਟੈਲੁਰਿਕ (MT — ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰਮ/ਪਾਰਮੇਏਬਲ ਜ਼ੋਨ), ਭੂਚਾਲ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਤਾਪਮਾਨ ਗਰੇਡੀਐਂਟ।
• ਭੂਮੀਗਤ ਪਾਣੀ: ERT, ਭੂਚਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ, EM, GPR; ਐਕੁਇਫਰ (ਪਾਣੀ-ਸਹਿਣਯੋਗ ਪਰਤ) ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਈ।

AI ਨਾਲ ਟੀਚਾ ਤਰਜੀਹ

ਖੋਜ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਖੂਹਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ। AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰਾਂ (ਭੂਚਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ + ਗਰੈਵਿਟੀ + ਚੁੰਬਕੀ + ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ) ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਸਕੋਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਕੋਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ, ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ; ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ। ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਹੋਪ ਸਕੋਰ ਦੀ ਬੈਕਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਵੇਂ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਸਕੋਰ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਉੱਚੀਆਂ ਅਤੇ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ: ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਦਿਲ

ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਫੈਸਲਾ ਕਦੇ ਵੀ "ਹਾਂ/ਨਾਂ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰੋਤ/ਸਰੋਵਰ/ਕਵਰ/ਜਾਲ/ਟਾਈਮਿੰਗ; ਇਹ ਖਾਣ ਵਿੱਚ ਧਾਤ ਦੇ ਟਨੇਜ-ਗਰੇਡ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਪੌਲੀਸੇਮੀ ਵੀ ਇੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਵਿਗਾੜ ਗੈਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਲਿਥੋਲੋਜੀ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ (ਕੋਲਾ, ਸੰਖੇਪ ਰੇਤ, ਆਦਿ) ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ "ਚਮਕਦਾਰ ਸਥਾਨ" (ਉੱਚ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਵਿਗਾੜ) ਇਕੱਲੇ ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਥਾਂ ਵਿੱਚ ਡ੍ਰਿਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ AI ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ AVO ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾ ਦਿਓ।

ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਏਕੀਕਰਣ

ਸੋਰਸਿੰਗ ਦਾ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ: ਕੋਈ ਵੀ ਤਰੀਕਾ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਭੂ-ਥਰਮਲ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ, MT ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ (ਕਲੇ ਕਵਰ) + ਗਰੈਵਿਟੀ + ਭੂਚਾਲ + ਸਤਹ ਲੱਛਣਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ; ਪਰ ਮਾਹਰ ਏਕੀਕਰਣ ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਦੇ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ, ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਟਕਰਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹੈ-ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਲੁਕੀ ਨਹੀਂ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਮੁਹਿੰਮ ਬੈਕਟੈਸਟ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਮਾਈਨਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਉਮੀਦ ਮੈਪ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ 8 ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 5 ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਧਾਤ ਅਤੇ 12 ਸੁੱਕੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਮਾਡਲ ਨੇ ਸੁੱਕੀਆਂ ਡ੍ਰਿਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 4 ਨੂੰ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਦਿੱਤੇ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਕਸ਼ਾ ਅਸਲ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣ ਗਿਆ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਟੀਚੇ ਬਦਲ ਗਏ।

ਕੇਸ 2 - ਚਮਕਦਾਰ ਸਪਾਟ ਟ੍ਰੈਪ। ਇੱਕ ਭੂਚਾਲ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਇੱਕ ਗੈਸ ਟੀਚੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ। AVO ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਵਿਗਾੜ ਇੱਕ ਤੰਗ ਰੇਤ-ਕੋਇਲੇ ਦੇ ਵਿਪਰੀਤ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਸੀ, ਗੈਸ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਖੂਹ ਪੁੱਟਿਆ ਜਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੁੱਕਾ ਨਿਕਲਦਾ; ਮਲਟੀ-ਮੈਥਡ ਤੱਥ-ਜਾਂਚ ਨੇ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਭੂ-ਥਰਮਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ MT ਇੱਕ ਗਰਮ-ਪਾਰਮੇਏਬਲ ਜ਼ੋਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੀ। ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮ ਨੇ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿ ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਉਸ ਡੂੰਘਾਈ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸੀ, MT ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ। ਖੂਹ ਨੇ ਪਾਰਮੇਬਲ ਜ਼ੋਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ.

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਸੰਕਲਪ ਮਾਡਲ + ਵਿਧੀ ਮੈਪਿੰਗ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ। ਟੀਚਾ: [ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ / ਕਾਪਰਪੋਰਫਾਇਰੀ / ਜੀਓਥਰਮਲ / ਐਕੁਇਫਰ]। ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਟੀਚੇ (ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਇਕੱਠਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਲਈ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਢੰਗ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਖਤ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨਗੇ। ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਲਿਖੋ।

2) ਹੋਪ ਸਕੋਰ ਬੈਕਟੈਸਟ:

ਮੈਂ AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਮੈਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ। ਮੈਂ ਬੈਕਟੈਸਟ ਕਿਵੇਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਾਂ, ਮੈਂ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਾਂ (ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ, ਸਕੋਰ ਘੱਟ) ਅਤੇ ਜੇ ਮਾਡਲ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਂ ਕੀ ਠੀਕ ਕਰਾਂ?

3) ਅਸੰਗਤ ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਪੁਸ਼ਟੀ:

ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਉਮੀਦਵਾਰ [ਚਮਕਦਾਰ ਸਥਾਨ / ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਗਾੜ / ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ] ਹੈ. ਕਿਸ ਈਕੋ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (AVO, IP, MT, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ, ਹੋਰ ਵਿਧੀ) ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਸਰੋਤ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਗਿਣਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ? ਗਲਤ ਕਾਰਨਾਂ (ਲਿਥੋਲੋਜੀ, ਨਕਲੀਤਾ) ਦੀ ਵੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

4) ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸੰਖੇਪ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਜੋਖਮ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਲਈ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਖੋਜ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ/ਜੋਖਮ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: ਲਈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਬੂਤ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਸਰੋਤ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੋਟ ਕਿ "ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।" ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਸੁੱਕਾ/ਡਰਿੱਲ ਨਾ ਕਰੋ" ਨਾ ਕਹੋ; ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੇਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਵਧੀਆ ਖੂਹ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੱਸੋ।

ਇਕ-ਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ; ਪੋਲੀਸੀਮੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ। ਸੰਦਰਭ: [ਭੂਚਾਲ + ਗੰਭੀਰਤਾ + ਚੁੰਬਕੀ, ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਟੀਚਾ, 2 ਖੂਹ]। ਟਾਸਕ: (1) ਉਮੀਦ ਸਕੋਰ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਰੈਂਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ; (2) ਹਰੇਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਲਈ ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਬੂਤ ਲਿਖੋ, ਉਹ ਕਾਰਨ ਜੋ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; (3) ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਕੋਰਾਂ ਵਾਲੇ ਖੂਹਾਂ ਨਾਲ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰੋ; (4) ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੋਲੀਸੀਮੀ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਖੂਹ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਉੱਤੇ ਛੱਡੋ; ਇੱਕ ਵੀ ਸਹੀ ਬਿੰਦੂ ਨਾ ਦਿਓ।

ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ, ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਨੇ ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਠੋਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ।

ਸਰੋਤ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਢੰਗ

ਸਰੋਤ

ਮੁੱਖ ਢੰਗ

ਆਮ ਦਸਤਖਤ

AI ਯੋਗਦਾਨ

ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ

3D ਭੂਚਾਲ, ਏ.ਵੀ.ਓ

ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਅਸੰਗਤਤਾ

ਗੁਣ, ਤਰਜੀਹ

ਮੇਰਾ

ਚੁੰਬਕੀ, EM, IP

ਸੰਚਾਲਕ/ਚੁੰਬਕੀ ਸਰੀਰ

ਡਾਟਾ ਮਿਲਾਨ

ਭੂ-ਥਰਮਲ

MT, ਭੂਚਾਲ, ਗੰਭੀਰਤਾ

ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧੀ ਜ਼ੋਨ

ਉਲਟ ਗਤੀ

ਧਰਤੀ ਹੇਠਲੇ ਪਾਣੀ

ERT, ਰਿਫ੍ਰੈਕਸ਼ਨ, EM

aquifer ਸੀਮਾ

ਅਸੰਗਤ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਮੀਦ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਇਕੱਲੇ ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਮਕਦਾਰ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ. ਲਿਥੋਲੋਜੀ/ਨਕਲੀਤਾ ਵੀ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਢੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ. ਸਰੋਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ. ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ।
• ਖੂਹ ਦਾ ਫੈਸਲਾ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਰਥਿਕ ਖੇਤਰ ਹੈ; AI ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ, ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨ ਦੀ ਉਪਜ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਉਮੀਦ ਸਕੋਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ। ਪੋਲੀਸੈਮੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਮਕਦਾਰ ਸਪਾਟ ਟ੍ਰੈਪ), ਬੈਕਟੈਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ; ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੂਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, ਅੰਤਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਖੂਹ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ - ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ - ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਛੱਡਣਾ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਕਿਸਮ ਚੁਣੋ। "ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ + ਵਿਧੀ ਮੈਪਿੰਗ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਤਰੀਕੇ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਖਤ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨਗੇ। ਫਿਰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਅਤੇ "ਅਨੋਮਲੀ ਮਲਟੀ-ਮੇਥਡ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗਲਤ ਕਾਰਨਾਂ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸੰਖੇਪ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋ/ਕੋਨ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਇੱਕ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਟੀਚੇ ਲਈ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਮੈਪਿੰਗ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਖੂਹਾਂ ਨਾਲ ਉਮੀਦ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਾਪਸੀ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਗਲਤ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਅਸੰਗਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਵਿਧੀ ਦੇ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੁਪਾਇਆ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਖੂਹ/ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖੀ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।