Datastyrt kunstig intelligens, som djupe læring og forsterkningslæring, har revolusjonert måten vi analyserer og tolker data på. Desse teknikkane tilbyr kraftfulle moglegheiter for statistisk og sannsynlegheitsanalyse, noko som gjer det mogleg å avdekke komplekse samanhengar utan å støtte seg tungt på førehandsbestemte fysiske antakningar.
Ved kjernen av trening av datastyrte modellar ligg bruken av ein tapfunksjon. Denne funksjonen reknar ut forskjellen mellom modellens utdaterte og det ønska målet, kjent som etikettar. Ved å minimere denne forskjellen, justerer optimalisatoren modellens parameterar, noko som fører til meir nøyaktige spådomar.
Likevel kan det å berre basere seg på datastyrte modellar til tider føre til resultat som motstrider etablert domenekunnskap akkumulert gjennom åra med forsking og erfaring innan brønnlogging. Dette avviket kan tilskrivast den skjeve distribusjonen og subjektive merkinga av treningsdata, i tillegg til mangel på konvensjonelle matematiske og fysiske modellar.
For å takle denne utfordringa, introduserte ein nyleg studie publisert i Kunstig Intelligens i Geovitskap ein ny tilnærming. Studieforfattarane utviklet Petrofysikk Informatert Nevralt Nettverk (PINN), som integrerer petrofysikkens restriksjonar i tapfunksjonen under modelltrening.
Ved å straffe tapfunksjonen når modellens utdaterte avvikar frå etablert petrofysikk-kunnskap, fører PINN-modellen spådomane nærmare dei teoretiske verdia og reduserer påverknaden av etiketteringsfeil. I tillegg hjelper inkorporeringa av petrofysikkrevisjonar til å skilje dei rette samanhengane frå treningsdata, sjølv når ein har med avgrensa prøvestorleikar å gjere.
Forskarane evaluerte effektiviteten til PINN-modellen i å spå reservoirparametrar ved hjelp av målte data og observerte forbetra nøyaktigheit og robustheit samanlikna med reine datastyrte modellar.
Sjølv om studien understrekar at val av petrofysisk restriksjonsvekt og tillmissbar feil er subjektiv og krev vidare utforsking. Professor Lizhi Xiao ved Kina Universitet for Petroleum understrekar betydinga av denne forskinga og behovet for kontinuerleg finsliping i integreringa av datastyrte AI-modellar med kunnskapsstyrte mekanismemodellar.
Mens geovitskapar strevar med å forbetre tilpassingsdyktigheita til domenekunnskap til varierte geologiske lag og auke kvaliteten på dataset, er omfattande, offentleg tilgjengelege brønnlogging-datasett av høg kvalitet og kvantitet avgjerande for vidare anvending av AI i geofysisk logging.
Ofte stilte spørsmål:
- Kva er datastyrt kunstig intelligens?
Datastyrt kunstig intelligens viser til bruken av maskinlæringsmetodar, som dyp læring og forsterkningslæring, for å analysere og tolke data utan å støtte seg tungt på førehandsbestemte fysiske antakningar. Desse teknikkane mogleggjer statistisk og sannsynlegheitsanalyse, noko som gjer det mogleg å oppdage komplekse samanhengar mellom inndata og utdatavariablar. - Kva er ein tapfunksjon?
Ein tapfunksjon er ein matematisk funksjon som måler forskjellen mellom den spådde utdataen til ein maskinlæringsmodell og den faktiske målutdataen (etikettane). Optimalisatoren justerer modellens parameterar basert på tapfunksjonen for å minimere denne forskjellen, noko som fører til meir presise spådomar. - Kvifor er det viktig å inkorporere domenekunnskap i datastyrte AI-modellar?
Å inkludere domenekunnskap i datastyrte AI-modellar hjelper til med å samordne spådomane med etablert kunnskap og hindrar modellane frå å gi resultat som motstrider veldokumenterte prinsipp. Ved å integrere domenekunnskap, som petrofysikkrevisjonar i brønnlogging, kan nøyaktigheten og robustheita til datastyrte modellar bli markant forbetra. - Kva er utfordringane ved å integrere datastyrte AI-modellar med kunnskapsstyrte mekanismemodellar?
Å velje passande restriksjonsvekter og tillmissbare feil i tapfunksjonen er framleis ein subjektiv prosess og krev vidare utforsking og finsliping. I tillegg er å tilpasse domenekunnskap til varierte geologiske lag og å sikre tilgjenge av høgkvalitative og omfattande datasett kontinuerlege utfordringar i anvendinga av AI i geofysisk logging. - Kor kan eg finne meir informasjon om denne forskinga?
Du kan finne meir informasjon om denne forskinga i artikkelen med tittelen «Reservoir evaluation using petrophysics informed machine learning: A case study» publisert i tidsskriftet Artificial Intelligence in Geosciences. Artikkelen vart skreve av Rongbo Shao et al. (Kunstig Intelligens i Geovitskap).
The source of the article is from the blog exofeed.nl