Inteligența artificială (IA) ghidată de date a avut un impact semnificativ în diverse industrii, inclusiv în domeniul de logging geologic și geofizic. Odată cu apariția tehnicilor de învățare profundă și învățare prin recompensă, IA a devenit o unealtă puternică pentru analizarea și interpretarea seturilor de date complexe fără a se baza pe presupuneri fizice prestabilite.
În domeniul geologiei și logging-ului bineurilor, modelele de IA ghidate de date au fost folosite pentru a descoperi relații ascunse și a face predicții precise. Aceste modele folosesc o funcție de pierdere pentru a măsura discrepanța dintre rezultatul modelului și rezultatele țintă dorite (etichete). Prin minimizarea acestei diferențe, modelul de IA își ajustează parametrii pentru a îmbunătăți predicțiile sale.
Cu toate acestea, există provocări în a se baza exclusiv pe modele ghidate de date în analiza geologică. Distribuția inegală și etichetarea subiectivă a datelor de antrenament pot duce la rezultate care contrazic cunoștințele domainelor stabilite. În plus, absența modelelor matematice și fizice convenționale poate complica și mai mult interpretarea datelor în contextul logging-ului bineurilor.
Pentru a depăși aceste provocări, un studiu recent publicat în Inteligența Artificială în Geofizică a introdus o abordare inovatoare numită Rețeaua Neurală Informată de Petrofizică (PINN). Modelul PINN integrează constrângerile petrofizice în funcția de pierdere pe durata antrenamentului modelului. Prin penalizarea funcției de pierdere atunci când rezultatul modelului se abate de la cunoștințele petrofizice stabilite, modelul PINN aduce predicțiile mai aproape de valorile teoretice și reduce impactul erorilor de etichetare.
În plus, încorporarea constrângerilor petrofizice ajută la identificarea relațiilor corecte din datele de antrenament, chiar și atunci când este vorba despre dimensiuni de eșantion reduse. În studiu, modelul PINN a demonstrat o precizie și o robustețe îmbunătățite în predicția parametrilor rezervorului în comparație cu modelele pure ghidate de date.
Cu toate acestea, selectarea greutăților constrângerilor și a erorii permise în funcția de pierdere este un proces subiectiv și necesită explorare suplimentară. Studiul subliniază necesitatea unui proces continuu de rafinare în integrarea modelelor de IA ghidate de date cu modelele mecanice ghidate de cunoștințe.
Pentru a îmbunătăți și mai mult aplicarea IA în logging-ul geofizic, seturile de date cuprinzătoare și disponibile public de logging al puțurilor de înaltă calitate și cantitate sunt esențiale. Aceste seturi de date pot ajuta la îmbunătățirea adaptabilității cunoștințelor domeniului la straturile geologice variate și la îmbunătățirea calității generale a seturilor date utilizate în modelele de IA.
Pentru mai multe informații despre cercetarea discutată în acest articol, puteți consulta articolul intitulat „Evaluarea rezervorului folosind învățarea automată informată de petrofizică: Un studiu de caz” publicat în jurnalul Inteligența Artificială în Geofizică. Articolul, redactat de Rongbo Shao et al., poate fi găsit aici: Artificial Intelligence in Geosciences.
Întrebări frecvente:
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl