ਲਾਭ:
- ਭੂਚਾਲ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਚੁੰਬਕੀ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਵਿਧੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਹਰੀਜ਼ਨ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਹਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਉਲਟ ਦੀ ਗੈਰ-ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਉਹ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਧਰਤੀ ਤੋਂ ਮਾਪੇ ਭੌਤਿਕ ਖੇਤਰਾਂ (ਲਚਕੀਲੇ ਵੇਵ, ਗਰੈਵਿਟੀ, ਚੁੰਬਕੀ ਖੇਤਰ, ਬਿਜਲੀ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ) ਦੁਆਰਾ ਭੂਮੀਗਤ ਨੂੰ "ਵੇਖਣ" ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਬੋਰਹੋਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਿੰਦੂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਸ ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਾਰਨਾ ਹੈ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਗੈਰ-ਵਿਲੱਖਣਤਾ। ਇੱਕੋ ਮਾਪ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਉਪ ਸਤਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਪੋਲੀਸੈਮੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਮਾਪਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ। ਭੂਚਾਲ ਵਿਧੀ ਪਰਤਾਂ ਤੋਂ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਭੇਜੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ/ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਰੰਗਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਤੇਲ-ਗੈਸ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਗਰੈਵਿਟੀ ਵਿਧੀ ਗਰੈਵਿਟੀ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਘਣਤਾ ਅੰਤਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਘਣੀ ਧਾਤ ਦਾ ਸਰੀਰ ਜਾਂ ਖਾਲੀ) ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਧੀ ਚੱਟਾਨਾਂ ਦੀ ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਮੈਗਨੇਟਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ। ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ/ਇਲੈਕਟਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਵਿਧੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ, IP) ਚੱਟਾਨ ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਚਾਲਕਤਾ ਤੋਂ ਪਾਣੀ, ਮਿੱਟੀ ਅਤੇ ਗੰਧਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ।
ਉਲਟਾ ਅਤੇ ਪੋਲੀਸੈਮੀ
ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਦੋ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ। ਸਿੱਧੀ ਸਮੱਸਿਆ: ਮੈਂ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਕੀ ਮਾਪਾਂਗਾ ਜੇਕਰ ਮੈਨੂੰ ਉਪ-ਸਤਹੀ ਮਾਡਲ ਪਤਾ ਹੈ? ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਹੈ. ਉਲਟ ਸਮੱਸਿਆ: ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਮਾਪਿਆ, ਭੂਮੀਗਤ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ? ਇਹ ਬੇਅੰਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਤਹ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸੰਘਣੇ ਪੁੰਜ ਜਾਂ ਡੂੰਘੇ ਵੱਡੇ ਪੁੰਜ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਗੁਰੂਤਾ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਿਜਲਈ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪਤਲੀ ਸੰਚਾਲਕ ਪਰਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੋਟੀ ਘੱਟ ਸੰਚਾਲਕ ਪਰਤ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਉਲਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ" ਹੱਲ ਸਿਰਫ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਕੁਝ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹੋ। ਖੂਹ ਲੌਗਿੰਗ, ਡ੍ਰਿਲੰਗ, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਧੀ - ਹਰੇਕ ਵਾਧੂ ਰੁਕਾਵਟ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦਸਤਖਤ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਭੂਚਾਲ ਵਿਆਖਿਆ
- ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ. ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਸਥਿਰ ਸੁਧਾਰ, ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ (ਸਹੀ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨਾ)। ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਦਮ ਗਲਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਗਲਤ ਹੈ।
- ਹੋਰਾਈਜ਼ਨ (ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹ) ਟਰੈਕਿੰਗ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹਰ ਸਮੇਂ ਰਿਫਲੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਟੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਆਇਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਮਾਡਲ ਨੁਕਸ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੁਹਜਤਾ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਨਾਲ ਨਾਲ ਟਾਈ. ਖੂਹ ਦੀ ਅਸਲ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਲਿਥੋਲੋਜੀ ਨਾਲ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਕਦਮ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
- ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵੀ ਟੁਕੜਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਵਿਕਲਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਸੀਮਾ
AI ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਰੌਲਾ ਹਟਾਉਣਾ (ਬੇਤਰਤੀਬ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ), ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹਰੀਜ਼ਨ/ਫਾਲਟ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਦਿਨ ਤੋਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ), ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ (ਅੱਖ ਤੋਂ ਖੁੰਝਣ ਵਾਲੀ ਬੇਹੋਸ਼ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਫੜਨਾ)। ਪਰ ਤਿੰਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਥਾਈ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਹੈ ਪੌਲੀਸੈਮੀ: ਮਾਡਲ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਦੂਜਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਭੌਤਿਕ ਅਸੰਗਤਤਾ: ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ (ਘਣਤਾ, ਗਤੀ ਰੇਂਜਾਂ) ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਭੌਤਿਕ ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਵੇਗ ਚੱਟਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਝ ਹੱਦਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਹੋਰੀਜ਼ਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ। ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ 4 ਮੁੱਖ ਦੂਰੀ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 3 ਹਫ਼ਤੇ ਲੱਗ ਗਏ। AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਨੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ 2 ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ; ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਜ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਫਾਲਟ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ 60% ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨੁਕਸ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਪੌਲੀਸੇਮੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੇ 60 ਮੀਟਰ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਕ ਜ਼ੋਨ ਨੂੰ "ਸੰਭਵ ਸਲਫਾਈਡ ਧਾਤੂ" ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਮਿੱਟੀ ਵਾਲੀ ਮਿੱਟੀ ਦਾ ਜ਼ੋਨ ਵੀ ਇਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਡ੍ਰਿਲਿੰਗ ਨੇ ਗ੍ਰਾਫਾਈਟ-ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ੈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਾਲਕਤਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ - ਇੱਕ ਆਰਥਿਕ ਧਾਤ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਉਲਟ ਹੱਲ ਦੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੋਵੇਗੀ।
ਕੇਸ 3 - ਸਰੀਰਕ ਅਸੰਗਤਤਾ। ਇੱਕ ਵੇਗ ਮਾਡਲ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਪਰਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਡੂੰਘਾਈ 'ਤੇ 6,500 m/s ਦਾ ਵੇਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਮੁੱਲ ਉਸ ਲਿਥੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਸੀ (ਆਮ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਉੱਪਰ)। ਭੌਤਿਕ ਰੇਂਜ ਜਾਂਚ ਨੇ ਚੰਗੇ ਪਰ ਗਲਤ ਹੱਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਫਿੱਟ" ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਗੁਰੂਤਾ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਕੀ ਕੋਈ ਧਾਤੂ ਹੈ? [ਡੇਟਾ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ। ਹੇਠਾਂ ਗਰੈਵਿਟੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੋਲੀਸੇਮੀ ਦਿਖਾਓ)।- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 3 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪ-ਸਤਹੀ ਮਾਡਲਾਂ (ਡੂੰਘਾਈ-ਘਣਤਾ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਸੁਮੇਲ) ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।- ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ (ਖੂਬ, ਬੋਰਹੋਲ, ਚੁੰਬਕੀ, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ) ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੀਮਾ।- ਪੂਰਨ ਕਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਧਾਤੂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ"। ਡੇਟਾ: [ਅਸੰਗਤਤਾ + ਪ੍ਰਸੰਗ]
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਗੇ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਪੋਲੀਸੈਮੀ ਨਕਸ਼ਾ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਾੜ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 3 ਵਿਕਲਪਕ ਉਪ-ਸਤਹੀ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਲਈ: ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਭੌਤਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਮੁੱਲ, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਵੱਖਰਾ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ। ਕੋਈ ਵੀ "ਸਹੀ" ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੰਗਤਤਾ: [ਡੇਟਾ]
2) ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਲਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਮੁੱਲਾਂ (ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਵੇਗ, ਘਣਤਾ, ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ, ਚੁੰਬਕੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ) ਦੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੱਟਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਰੇਂਜਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ "ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੱਕੀ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ]
3) ਖੂਹ ਦੀ ਟਾਈ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ:
ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ। ਖੂਹ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਡੂੰਘਾਈ/ਲਿਥੋਲੋਜੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜੋ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ "ਲਿੰਕ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਗਲਤੀ" ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਡੇਟਾ: [ਭੁਚਾਲੀ ਦੂਰੀ + ਖੂਹ ਦਾ ਲਾਗ]
4) ਵਿਧੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਸੁਝਾਅ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੌਲੀਸੀਮੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ? ਦੱਸੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਕੀ ਸੀਮਿਤ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੂਰਕਤਾ। ਟੀਚਾ: [ਵੇਰਵਾ]। ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ: [ਸੂਚੀ]
ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਵਿਧੀ
ਭੌਤਿਕ ਸੰਪਤੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ
ਆਮ ਵਰਤੋਂ
ਮੁੱਖ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ
ਭੂਚਾਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ
ਲਚਕੀਲੇ ਵੇਵ ਸਪੀਡ/ਇੰਪੇਡੈਂਸ
ਢਾਂਚਾ, ਭੰਡਾਰ, ਡੂੰਘੀ ਪਰਤ
ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ/ਸਪੀਡ ਗਲਤੀ
ਗੰਭੀਰਤਾ
ਘਣਤਾ ਅੰਤਰ
ਧਾਤੂ ਸਰੀਰ, ਬੇਸਿਨ, ਕੈਵਿਟੀ
ਡੂੰਘਾਈ-ਪੁੰਜ ਪੋਲੀਸੈਮੀ
ਚੁੰਬਕੀ
ਚੁੰਬਕੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ
ਮੈਗਨੇਟਾਈਟ, ਬਣਤਰ, ਬੁਨਿਆਦ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ
ਵੇਲਡ ਡੂੰਘਾਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ
ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ/ਆਈ.ਪੀ
ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਚਾਲਕਤਾ/ਧਰੁਵੀਕਰਨ
ਪਾਣੀ, ਮਿੱਟੀ, ਗੰਧਕ
ਕੰਡਕਟਰ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ
ਨੁਕਤਾ: "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇਣ" ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ "ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਿਓ।" ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਉੱਤਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਇੱਕ ਨਬੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਲਟਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਹੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪੋਲੀਸੈਮੀ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ. ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਵਿਆਖਿਆ ਹੀ ਪੂਰਨ ਸੱਚ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ.
- ਸੁਤੰਤਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ. ਇਸ ਨੂੰ ਖੂਹ, ਡ੍ਰਿਲਿੰਗ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਜੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਟਿੱਪਣੀ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨਾ।
- ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਜੇਕਰ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੌਲਾ, ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਰਾ ਨਤੀਜਾ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਸਰੀਰਕ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ. ਉਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸੰਭਵ ਗਤੀ/ਘਣਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਸੰਪੂਰਨ ਫਿਟ" ਦਾਅਵੇ ਨੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਪਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਉਲਟਾ ਸੁਭਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੌਲੀਸੇਮਸ ਹੈ: ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- AI ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ, ਹੋਰੀਜ਼ਨ/ਫਾਲਟ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਕੈਪਚਰ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਪੋਲੀਸੀਮੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
- ਹਰੇਕ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਖੂਹ, ਡ੍ਰਿਲਿੰਗ, ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਦਸਤਖਤ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹਨ; ਗਤੀ/ਤੀਬਰਤਾ ਰੇਂਜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਕਬਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਾੜ (ਗ੍ਰੈਵਿਟੀ, ਚੁੰਬਕੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ; ਗੁਮਨਾਮ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ) ਲਓ। ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਵਿਕਲਪਿਕ ਭੂਮੀਗਤ ਮਾਡਲ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰੇਗਾ। ਫਿਰ "ਭੌਤਿਕ ਰੇਂਜ ਜਾਂਚ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਮੁੱਲ ਰਾਕ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਰੇਂਜਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ; ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਉਲਟ ਹੱਲ ਪੋਲੀਸੇਮਸ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੀ "ਸਹੀ" ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਕੀ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖੂਹ, ਡ੍ਰਿਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਭੌਤਿਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਵੇਗ/ਤੀਬਰਤਾ ਰੇਂਜਾਂ) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉਲਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੈਗੰਬਰ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।