Faida:
- Uwezo wa kutumia utayarishaji wa data wa AI na mchango wa urekebishaji katika sifa za chemichemi na muundo wa mtiririko wa maji chini ya ardhi.
- Uwezo wa kuchambua ubora wa maji, kiwango na data ya mtiririko na AI na ugunduzi wa hitilafu
- Uwezo wa kuthibitisha matokeo ya mfano na uhifadhi wa wingi, usaidizi wa majimaji na kipimo cha shamba
Maji ya chini ya ardhi ni maliasili ambayo hatuwezi kuona lakini kufanya maamuzi zaidi juu yake. Kiasi gani cha maji kinachotolewa na kisima, ni kiasi gani cha maji hutiririka ndani ya mgodi, inachukua muda gani kwa kichafuzi kufikia maji ya kunywa—yote yanategemea tabia ya maji yanaposonga polepole kupitia vinyweleo na kupasuka chini ya ardhi. Hydrogeology (sayansi ya maji ya ardhini) huunda upya mtiririko huu usioonekana kutoka kwa visima vichache vya uchunguzi, sehemu za kijiolojia, na sheria za asili. Akili Bandia ni msaada mkubwa katika kazi hii: husafisha mfululizo wa wakati wenye fujo, huunganisha data inayokosekana, hupata hitilafu na kuharakisha urekebishaji wa kielelezo. Lakini sheria moja inashinda zote: uhifadhi wa wingi. Kiasi cha maji kinachoingia, kuondoka na kuhifadhi mfumo lazima iwe sawa; Hakuna mfano wa akili anayeweza kukiuka usawa huu.
Katika kitengo hiki tutashughulikia vipengele vitatu vya AI vya utafiti wa maji ya chini ya ardhi: utayarishaji wa data na ugunduzi wa hitilafu (usindikaji wa kiwango, kiwango cha mtiririko na mfululizo wa ubora), sifa za chemichemi (utabiri wa sifa za safu ya kuzaa maji ya chini ya ardhi) na urekebishaji wa modeli ya mtiririko (kulinganisha mfano wa nambari na uchunguzi). Katika kila hatua, tutatumia akili bandia si kama kikokotoo, bali kama jenereta ya rasimu ambayo matokeo yake utajaribu kwa kutumia salio la maji na kipimo cha uga.
Aquifer na Dhana za Msingi
Hebu tuanzishe lugha ya kawaida kwanza. Chemichemi ya maji ni kitengo cha kijiolojia (k.m. safu ya mchanga-changarawe) ambacho kinaweza kubeba na kutoa maji ya kutosha. Upitishaji wa majimaji (K) hupima jinsi maji yanavyotiririka kwa urahisi kupitia mwamba/udongo; Kwa kawaida ni kwa mpangilio wa mita kwa siku kwa mchanga na chini kwa microscopically kwa udongo. Kichwa cha hydraulic (kichwa) ni shinikizo na nishati ya urefu wa maji kwa uhakika; maji daima hutiririka kutoka kwa mzigo mkubwa hadi mzigo mdogo. Mgawo wa hifadhi hutoa kiasi cha maji iliyotolewa / kuhifadhiwa na chemichemi kwa kila mabadiliko ya mzigo wa kitengo. Idadi hizi nne ndio msingi wa modeli zote.
Ni muhimu kujua dhana hizi wakati wa kufanya kazi na akili ya bandia, kwa sababu kila nambari iliyotolewa na mfano lazima ilingane na safu hizi za asili. Thamani ya K kwa chemichemi ya mchanga huanzia sentimita chache hadi makumi ya mita kwa siku; Ikiwa mfano unasema "kilomita 3 kwa siku" kuna hitilafu ya fizikia. Hii ni aina mahususi ya hidrojiolojia ya nanga ya mpangilio wa ukubwa katika vitengo vilivyotangulia.
Hatua kwa Hatua: Maandalizi ya Data, Anomaly na Urekebishaji
Hatua ya 1 - Kusafisha mfululizo wa muda. Data ya kiwango kutoka kwa visima vya uchunguzi mara nyingi si ya kawaida: siku zisizopo, kuruka kwa sensorer, kuchanganyikiwa kwa kitengo, athari ya shinikizo la anga. AI inasawazisha mfululizo huu, inaweka alama kwenye mapungufu na kugundua hitilafu zinazowezekana za kihisi (kuruka kwa ghafla, laini bapa = kihisi kilichogandishwa). Lakini "kujaza" thamani iliyokosekana na "kuashiria" ni tofauti; Ikiwa kujaza kutafanywa, njia lazima iwe wazi na jiolojia imeidhinishwa.
Hatua ya 2 - Utambuzi wa hali isiyo ya kawaida. mabadiliko ya ghafla katika ubora wa maji (kwa mfano, conductivity, nitrate, metali nzito); kushuka kwa kiwango kisichotarajiwa; kuruka kwa kasi ya mtiririko - hizi ni ishara za tukio halisi (uchafuzi, overdraft, uvujaji) au hitilafu ya kipimo. Upelelezi wa bandia huweka kasoro za wagombea; Mtaalamu wa hydrogeologist anaamua ni ipi halisi.
Hatua ya 3 - Tabia ya chemichemi. K na mgawo wa uhifadhi hutolewa kutoka kwa mtihani wa kusukuma (kuchora maji kutoka kwa kisima na kiwango cha mtiririko wa mara kwa mara na ufuatiliaji wa kushuka kwa kiwango cha visima vya jirani) data. AI huharakisha kufaa kwa curve na mifano mbadala ya chemichemi (iliyozuiliwa/isiyolipishwa/inayopitisha nusu); Lakini utangamano wa mfano uliochaguliwa na jiolojia ya shamba ni kazi ya kibinadamu.
Hatua ya 4 - Urekebishaji wa muundo wa nambari. Muundo wa kikomo wa tofauti/kipengele hugawanya chemichemi katika seli na kutatua mtiririko wa maji katika kila seli. Urekebishaji ni kurekebisha vigezo vya kielelezo (Usambazaji wa K, kuchaji tena) ili kuendana na viwango vya visima vya uchunguzi. AI/optimization huharakisha mpangilio huu; Lakini kuna hatari: mfano unaweza kutoshea uchunguzi vizuri lakini kwa vigezo visivyo sahihi vya mwili (overfit). Kwa hiyo, udhibiti wa usawa wa maji baada ya calibration ni muhimu.
Kidokezo: Kabla ya kukubali modeli iliyorekebishwa, uliza "je salio la maji limezimwa?" Uliza: ingizo la jumla (kulisha + mtiririko wa kando) toa jumla ya pato (rasimu + kutokwa) mabadiliko ya hifadhi ya plus/minus lazima ≈ 0. Isipofungwa, muundo hauwezi kutegemewa, hata kama unalingana na viwango.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Utatuzi wa vitambuzi. Mtandao mmoja wa ufuatiliaji ulikuwa na data ya kiwango cha miezi 18 kwa visima 11; takriban rekodi 6000 kwa jumla. Scan ya AI-powered iligundua "sensor iliyohifadhiwa" katika visima viwili (thamani sawa kwa siku 42) na kosa la kitengo (miguu iliyoingia badala ya mita) kwenye kisima kimoja. Makosa haya matatu, ambayo yangechukua masaa kupata kwa mkono, yanaweza kupendelea urekebishaji wa mfano; Uchimbaji huo ulifanya mfano wa kuaminika kabla hata haujaanzishwa.
Kesi ya 2 - Mtego wa usawa wa wingi. Mtindo wa utiaji maji wa mgodi ulilingana na visima vyote vya uchunguzi bora zaidi ya 5%, na timu ilikuwa karibu kuhalalisha modeli. Ukaguzi wa usawa wa maji uligundua kuwa jumla ya chaji ilikuwa kubwa mara tatu kuliko inavyowezekana na data ya mvua ya mkoa; mfano alikuwa "kununua" maelewano na mlo yasiyo ya kimwili. Vigezo vilivutwa nyuma kwa safu halisi na kusawazishwa tena. Kufaa vizuri hakumaanisha mfano sahihi.
Kesi ya 3 - Ishara ya mapema ya uchafuzi. Katika mfululizo wa upitishaji wa kisima katika bonde la maji ya kunywa, akili ya bandia iliashiria kupanda kwa polepole ambayo ilipotoka kutoka kwa muundo wa msimu. Ukaguzi wa tovuti ulipata uvujaji kutoka kwa eneo la kuhifadhi lililo karibu na hatua ikachukuliwa kabla ya uchafuzi huo kufikia kisima cha kunywa. Mfano haukuamua; ilielekeza umakini wa mtaalamu wa haidrojiolojia kwenye kisima sahihi.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Angalia data hii ya kisima na uniambie chemichemi ya maji ikoje na maji yanakwenda wapi. [meza ya kiwango]
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Msaidizi wa Hydrogeologist. CHUNGUZA safu ya kiwango cha kisima cha uchunguzi hapa chini, lakini kigezo cha chemichemi IMEFIKISHWA. Fanya yafuatayo:1) Ubora wa data: orodhesha tuhuma za kukosa, kihisi kilichogandishwa, kitengo/kiuzaji, kutoa vizuri na tarehe.2) Mwenendo wa jumla (kupanda/kuanguka/msimu) na maelezo ya kimwili yanayoweza kutokea.3) Bainisha ni data gani (jaribio la kusukuma maji, kunyesha, rekodi ya uvutano) inahitajika katika hatua inayofuata.Tafsiri ya kimwili na mtaalamu wa kudhibiti haidrojeni; taja hili.Data haijulikani.
Kidokezo chenye nguvu kinaweka kielelezo katika jukumu la kidhibiti data na mhariri wa maswali; inakataza kwa uwazi uwekaji wa vigezo.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) ukaguzi wa ubora wa kiwango:
Weka alama zifuatazo katika safu ya kiwango cha kisima cha uchunguzi: siku ambazo hazipo, thamani inayofanana mfululizo (sensor iliyogandishwa), kuruka kwa ghafla, hitilafu ya kitengo kinachowezekana (m/miguu/cm). Orodhesha kwa well_id na masafa ya tarehe pekee; kujaza au kufuta maadili.
2) Uwekaji kipaumbele usio wa kawaida:
Orodhesha mabadiliko katika mfululizo wa ubora wa maji (parameter: conductivity) ambayo inapotoka kwenye muundo wa msimu, kuanzia na uwezekano mkubwa zaidi. Kwa kila mtahiniwa: andika ni udhibiti gani wa ziada unaohitajika ili kutofautisha kati ya tukio halisi na hitilafu ya kipimo. Uamuzi unategemea hydrogeologist.
3) Orodha ya kuangalia usawa wa maji:
Chambua hatua za udhibiti wa mizani ya maji kwa muundo wa maji chini ya ardhi uliorekebishwa: vitu vya kuingiza, vitu vya kutoa, tofauti za uhifadhi, na kikomo cha kukubalika kwa hitilafu ya kufungwa. Mfano hali ambapo muundo unaweza kuzingatia viwango lakini kukiuka usawa.
4) Rasimu ya tafsiri ya mtihani wa kusukuma:
Kwa data ya muda wa upunguzaji wa majaribio ya pampu: eleza ni miundo gani ya chemichemi (isiyodhibitiwa, iliyozuiliwa, inayopitika nusu) inaweza kufaa na jinsi kila moja inavyohusiana na jiolojia ya tovuti. Kutoa nambari kamili ya K na uhifadhi; Taja anuwai inayofaa na mawazo yanayofaa.
Data ya Maji ya Chini ya Chini na Nanga za Uthibitishaji
data/pato
Mchango wa AI
Hatari kuu
nanga ya uthibitishaji
Mfululizo wa wakati wa kiwango
Kusafisha, kugundua makosa
kufaa stuffing
Data ghafi + kurekodi uga
mfululizo wa ubora wa maji
Upangaji usio wa kawaida
Kengele ya uwongo/ukosefu
Rudia sampuli + maabara
mtihani wa kusukuma maji
Kasi ya kufaa kwa Curve
Mfano usio sahihi wa chemichemi
maelewano ya kijiolojia
Urekebishaji wa muundo wa nambari
Uboreshaji wa parameta
Kutosha kupita kiasi, isiyo ya kimwili K
Usawa wa maji + uchunguzi vizuri
Makadirio ya kulisha/kuvutia
mchanganyiko wa data
ukiukaji wa usawa
Rekodi ya mvua/operesheni
Tahadhari: Mfano wa maji ya chini ya ardhi ni utabiri, sio unabii. Matokeo ambayo mradi huo utadumu kwa miongo kadhaa katika siku zijazo (k.m., kiwango cha maji baada ya kufungwa kwa mgodi) ni hali ambazo lazima zisasishwe kadri zinavyopimwa. Kuwasilisha curve moja ya baadaye ya "hakika" hujenga imani potofu kwa kuficha kutokuwa na uhakika.
Makosa ya kawaida
- Sio kuangalia usawa wa maji. Kosa la kawaida na la hatari ni kukubali kielelezo kinacholingana na viwango vizuri bila kuthibitisha uhifadhi wa watu wengi.
- Inajaza data inayokosekana kimya kimya. Ikiwa maadili ya "kujaza" yaliyotolewa na AI yana makosa kwa vipimo halisi, urekebishaji uko kwenye msingi dhaifu.
- Inakubali vigezo vinavyozidi masafa halisi. Kuvumilia K isiyo ya kweli au maadili ya lishe kwa ajili ya kufuata.
- Kuzingatia hitilafu kiotomatiki kama kweli. Sio kila kupotoka ni uchafuzi; Uwezekano wa kosa la kipimo huondolewa na sampuli ya shamba na kurudia.
- Kupunguza kutokuwa na uhakika kwa curve moja. Kuwasilisha utabiri wa muda mrefu kama matokeo ya mwisho badala ya matukio.
Kwa muhtasari
- Hydrogeology hujenga mtiririko usioonekana kutoka kwa uchunguzi mdogo; Kila pato la AI linajaribiwa dhidi ya uhifadhi wa wingi (usawa wa maji).
- AI ina nguvu katika kiwango cha kusafisha/mfululizo wa ubora, ugunduzi wa hitilafu, na kuongeza kasi ya urekebishaji; haipaswi kufaa vigezo.
- Hata kama mfano unafaa uchunguzi vizuri, inaweza kuwa si sahihi na vigezo visivyo vya kimwili (overfit); Udhibiti wa usawa wa maji ni lazima.
- Kila nambari lazima ilingane na safu halisi (K kwa mchanga ≈ mita kwa siku); Mpangilio wa nanga ya ukubwa pia inatumika katika hydrogeology.
- Mfano ni utabiri; Matokeo ya muda mrefu yanawasilishwa kama matukio, bila uhakika, na yanasasishwa kadri yanavyopimwa.
Jukumu la maombi
Rejesha mfululizo wa kiwango cha kisima cha uchunguzi ambao haukutambulisha (au data wakilishi). Ruhusu kielelezo kitafute hitilafu za data kwa kiolezo cha "kagua ubora wa mfululizo wa kiwango"; Ongeza angalau kihisi au kitengo kimoja kinachoshukiwa kuwa kimeganda na ujaribu kama kitakipata. Kisha endesha kiolezo cha "orodha ya kukagua usawa wa maji" kwa mfano uliosawazishwa na uandike kwa mfano jinsi mtindo unaweza kukiuka salio hata kama linatii viwango.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Ninajua dhana na safu za kawaida za chemichemi, upitishaji majimaji, kichwa na hifadhi.
- [ ] Nilipata kielelezo cha kuthibitisha utoaji wa maji chini ya ardhi kwa kuhifadhi wingi (usawa wa maji).
- [ ] Ninatumia AI kusafisha data na kupanga kwa njia isiyofaa na kumwachia mtaalamu wa hidrojiolojia uamuzi wa kigezo.
- [ ] Kwa kutambua hatari ya kufifia kupita kiasi, sidhani kama kielelezo sahihi ni cha kufaa.
- [ ] Ninawasilisha matokeo ya modeli ya muda mrefu kama hali zisizo na uhakika.