AI, Kuzey Kutup Dairesi'ne "giriyor"
Yazar | Tan Jing
Bu makale deardata'dan izin alınarak çoğaltılmıştır (ID: deardata)
Sorumlu Editör | Hu Weiwei
Koordinatlar, Kuzey Kutup Dairesi, Alaska, ABD.
Küçük beyaz bir uçak güçlü çalkantılı rüzgârın içinden geçti ve beyaz karın üzerine sabit bir şekilde indi. Dr. Li Chengbo, tıpkı Kuzeydoğu Çin'deki evi gibi, pencerenin dışındaki tanıdık manzaraya, donmuş dünyaya hayran kaldı.
Kar manzarası güzel ama yolculuk oldukça aksıyor, hedefe ulaşmak için rüzgâr ve karla yüzleşip dört transfer yapması gerekiyor. Son ayak küçük bir pervaneli uçaktı çünkü doğrudan buzun üzerine inebilirdi. Güvenli bir şekilde indikten sonra, iniş sahasının bir buz gölünün üzerinde olduğunu keşfetti.
Bu türden üç ziyaret olmuştur ve her bir görev sadece veri toplamakla değil, veri toplamakla ilgilidir. Bir veri bilimcisi neden bu aşırı soğuk yere gider? Bunun "sıkıştırılmış algılama sismik edinim teknolojisi (CSI)" ile çok ilgisi vardır.
CSI teknolojisi, sismik veri toplama teknolojisinde bir dönüm noktasıdır.İnsanların kısa bir süre içinde büyük sismik verileri toplamasına olanak tanır ve veriler, makine öğreniminin bir sonraki adımının temelini oluşturan yüksek kalitededir.
Ayrıca, bu teknolojinin ortaya çıkışı, petrol ve gaz endüstrisindeki yüksek maliyetli ve zaman alan 3 boyutlu sismik veri toplama sorununu çözmüştür.
CSI, aynı maliyetle veri toplamanın verimliliğini ve kalitesini ikiye katlayabilir ve büyük veri ve yapay zekanın bir sonraki adımı için temel oluşturabilir ve şu anda ConocoPhillips'e ait patentli bir teknolojidir.
Nihai amaç, etkili bilgiyi yeraltından çıkarmaktır. Geçerli bilgilerle, bir yeraltı bilgi formuna sahip olmak gibidir. Burada vurgulanması gereken şey, buradaki depremin insan yapımı, insan yapımı titreşimler olduğu ve daha sonra yer altı sağlığını elde etmek için "stetoskop" kullanılmasıdır.
CSI teknolojisinin temel Ar-Ge personeli olan Dr. Li Chengbo, eğitim ve araştırma deneyimini yazara tanıttı. 2011 yılında Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Rice Üniversitesi'nden bilgisayar ve uygulamalı matematik alanında doktora derecesi ile mezun oldu.
Mezuniyet yılında, ConocoPhillips'e merkezde kıdemli jeofizikçi olarak katıldı. ConocoPhillips'e katılmayı seçmenin, sıkıştırılmış algılama sismik edinim teknolojisinin geliştirilmesiyle de ilgili olduğunu söyledi.
Son yıllarda çalışmaları, sismik veri toplama ve görüntülemenin optimal tasarımı dahil olmak üzere jeofizik uygulamalar için sıkıştırılmış algılama teknolojisine odaklanmıştır. Veriler hem karadan hem de okyanustan gelir.
Artık sismik işleme için makine öğrenimi çözümleri geliştirmekten sorumludur. O ve araştırma ortağı, sıkıştırılmış algılama sismik edinim teknolojisini icat etti. 2016 yılında "Yenilikçi Ruh Ödülü" nü kazandı. 2018'de "Teknoloji Birincisi Ödülü" ve "Asya OTC Yeni Teknoloji Odaklanma Ödülü" nü kazandı.
2017 yılında, kendisi ve ortakları tarafından hazırlanan "Sıkıştırmalı algılama sistemlerinin operasyonel konuşlandırılması sismik veri toplama" adlı makalesi, uluslararası üne sahip "Leading Edge" dergisinde yılın en iyi gazetesi seçildi. 2019'da "Üstün Bilimsel Araştırma Teknisyeni Ruhu Başarı Ödülü" nü kazandı.
Onur dolu olmasına rağmen, bu olağanüstü genç bilim adamının sade ve titiz nitelikleri olağanüstü.
Jeofizik veri toplama ortamı genellikle çok özel bir doğal ortamdır.Macerayı seven ve nihai doğal manzarayı özleyen maceracılar hariç, sıradan insanların bu deneyimi yaşaması zordur.
"İnsan izi bırakmasına izin verilmez. Araçta yağ sızarsa, buz ve karla birlikte kurtarılması gerekir. Yüzeyde bitki örtüsü olan hiçbir yere insan ve araç giremez." Dedi, "sismik veriler yapın. Toplama projesinin karşı karşıya olduğu esasen iki zorluk var, biri son derece sert çevre, diğeri ise çevre koruma bilinci. "
"Yazın faaliyet olamaz. Sadece kışın, tüm yüzey donduğunda ve donmuş tabaka oluştuğunda, jeolojik keşif faaliyetlerine izin verilir." Ofis alanının özelliğinden dolayı, Dr. Li'nin çalışma saatleri daha uzundur. Sıradan insanlar daha kısıtlıdır.
Kuzey Kutup Dairesi yakınlarındaki iklim aşırı derecede aşırı ve insanlar bu bölgenin insan yapımı çevre korumasından zarar görmesinin zor olduğunu yanlış anlayacaklar. Ancak bu bölgedeki ekolojik çevre çok kırılgandır.
Kuzey Kutup Dairesini ziyaret eden bir araştırma görevlisi olarak, "çevre koruma" konusunda derin bir anlayışa sahip. Bilimsel araştırmanın amacını göz önünde bulundurmak ve herhangi bir insan faaliyetinin yerel çevreyi koruması gerektiğinden emin olmak gerekir. En başından beri, çevrenin korunması bilimsel araştırma önceliklerini ön plana çıkaran ilke olmuştur.
"Çalışma için izin verilen süre dört ayı geçmiyor." Dr. Li Chengbo ilk olarak Şubat 2015'te Kuzey Kutup Dairesi'nde kara ayak bastı.
Hepimizin bildiği gibi, Kuzey Kutup Dairesi'nde çalışmak zorlu bir çalışma ortamıyla karşı karşıya kalacak. Kuzeydoğudan bir adam olarak Li Chengbo "donma önleyici" konusunda kendinden emindi, ancak aşırı ortam onun hayal gücünün ötesindeydi. "Verilerin toplandığı andaki sıcaklık sıfırın 30 dereceden fazla altındaydı. Rüzgar başladıktan sonra sıfırın yaklaşık otuz beş derece altındaydı. Kızlar (ağırlık) daha hafifken hareketsiz duramazlardı." Soğuk hava, kısa süre, ağır işler, evet Üç zorluk, ancak ilginç olan nokta, Noel Baba'nın evinin yakınında "çalışmaları".
CSI teknolojisinin özü nedir?
Belki Noel Baba bile veri bilimcilerinin son derece detaylı, karmaşık ve büyük bir proje üzerinde çalıştığını bilmiyor. Bu, kontrol edilebilir bir sismik kaynak kullanarak sismik dalga yayılmasını simüle etmenin bir yöntemidir.
Sismik kaynak titreşmeye devam ediyor ve aşağı doğru yayılan dalgalar, yeraltında farklı kaya oluşumlarıyla karşılaşır ve keşif için sinyaller almak üzere yere geri yansıtılır. Kontrol edilebilir sismik kaynağın genlik bozukluğu küçük olduğu için ekolojik çevreye çok dosttur.
Heyecan verici olan şey, yeni sismik veri toplama teknolojisi geliştirmenin sınırda bir zorluk olmasıdır. Başka bir deyişle, alınan sinyal dijital olarak işlenir ve veri merkezi tarafından jeolojik olarak yorumlanır ve sonuç, yeraltı durumunu değerlendirmek için önemli bir temel haline gelir.
Dr. Li, Basit yöntem yüzeye bir jeofon ve sismik kaynak yerleştirmektir. Bir sismik kaynak belirli bir noktadan uyarılır ve dalgalar yeraltına iletilir. Nispeten güçlü bir yansıtıcı katmanla karşılaşıldığında, enerji güçlü yansımalarla yansıtılır. Yüzeye geri dönün.
Bu şekilde yüzeyde tepki etkisi elde edilir ve sinyal alınır. Bir dizi sismik kaynak ve bir dizi jeofon aracılığıyla bir veri hacmi toplanabilir.
Veri toplarken, aynı anda çalışan on binlerce dedektör vardır. Yeraltı durumunu tanımlamak için beş boyutlu bir veri hacmi oluşturulmuştur. Sonuçta, alınan bu sinyaller, veri işleme ve jeolojik yorumlamadan sonra, sonuçlar deniz tabanının jeolojik yapısını değerlendirmek için önemli bir temel haline gelecektir.
CSI teknolojisinin özü, bu jeofon noktalarının ve odak noktalarının en iyi şekilde nasıl yerleştirileceği ve yeraltı bilgilerine en düşük maliyetle nasıl ulaşılacağıdır.
Bu teknolojinin doğal çevre üzerinde daha az etkisi olduğu için, devlet hükümet Onun desteği, aksi takdirde, yaşlıları Noel Baba'nın evinin kapısında yapay olarak "küçük bir depreme" girmeye istekli olmayabilir.
Veriler giderek daha fazla ilgi görüyor ve veri toplama teknolojisi de gelişiyor
Birkaç yıl süren sıkı araştırma ve geliştirmeden sonra, karada ilk büyük ölçekli uygulama Alaska'da oldu. Bu nedenle, Şubat 2015'te Li Chengbo için ilk kez ve teknoloji ilk kez uygulandı.
Dr. Li, Büyük bir teknik araştırmacı olarak, ayarlamalar yapmak için şantiyeye gitmek gerekiyor. Dedi. Yeni teknolojinin uygulanmasının ardından çifte bir sürprizle karşılaştı.
Birincisi, sismik veri toplamanın verimliliğinin beş ila on kat artarak büyük ölçüde iyileştirilmiş olmasıdır.
İkinci sürpriz, bu koleksiyon çalışmasının koleksiyon çalışmasının doğal çevre üzerindeki etkisini, özellikle de kutup çevresi üzerindeki insan ayak izini daha da azaltmasıdır. Bu iki başarı için ConocoPhillips çok heyecanlı.
ConocoPhillips'in Çin'in petrol ve gaz endüstrisi ile 37 yılı aşkın süredir işbirliği ve geliştirmesine ek olarak, ConocoPhillips, Çin'in petrol ve gaz üretim alanında önemli bir yabancı yatırımcı ve üreticidir. Çok ilginç olan ConocoPhillips Baş Teknoloji Sorumlusu Gregory P Leveille, China Energy News ile yaptığı röportajda kamuoyuna şunları söyledi: Büyük veri uygulamaları açısından ConocoPhillips, uzmanların ve çalışanların iş verimliliğini artırmak için pratik operasyonlar gerçekleştirmesini savunuyor.
Şu anda, ConocoPhillips'in 11.000 çalışanından 4000'inin veri tabanlarına ve ilgili veri analizi araçlarına erişimi var. "
Bir yandan sürekli olarak üst düzey yapay zeka teknolojisinin araştırma ve geliştirmesini takip ederken, çalışanları makine otomasyonunu öğrenmeye ve uygulamaya teşvik ediyor, diğer yandan sondajdan operasyonlara ve depo yönetimine kadar tüm endüstri zincirine büyük veri teknolojisini uyguluyoruz. Ve bunun gibi her alanda. "
Başka bir evde Yabancı medya Röportajda CTO ayrıca "petrol ve gaz endüstrisinin gelişimi, çalışanların en son veri analizi becerilerini kullanmalarını gerektirdiğini" vurguladı.
Veri odaklı bir kültürün dünyanın önde gelen petrol şirketlerinde kök saldığını söylemeliyim.
Jeofizikte veri elde etmede "zor" olan nedir?
Dr. Li, petrol ve gaz arama teknolojisinin sürekli geliştiğini ve endüstride veri toplamanın iki özelliği olduğunu söyledi.
Birincisi, toplanan büyük miktarda veridir.
İkincisi, veri toplama maliyetinin çok yüksek olmasıdır.
Özellikle "yükselen veri hacmini" vurguladı. Sismik verileri toplarken, veri hacmi ne kadar büyük? Bir veri toplama döngüsünde, Petabayt birimlerindeki veri miktarı iki ila üç ay içinde karada toplanabilir. Veriler, petrol ve gaz aramalarında önemli bir varlık haline geldi ve veriler, petrol ve gaz araştırmalarında teknolojik yeniliği yönlendiriyor.
Dr. Li, "Toplanan sismik veri miktarı çok büyük ve çok büyük. Hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, devasa veriler üzerinde sağlam bir performansa sahip olmanız gerekir."
Pahalı olduğu için tasarruf etmek çok önemlidir.
Sismik veri toplama projeleri, temelde yüz milyonlarca yuan'dan başlayan çok pahalı bir iştir. Ancak, bu kadar büyük bir yatırımla verilerin durumu ideal olmayabilir.
Bir yandan, yeraltı bilgilerini tanımlamak için yüzey verilerinin kullanılması doğrudan veri elde etmenin bir yolu değildir.
Öte yandan veriler toplandığında yüzeydeki koşullar iyimser değildi. Örnek olarak Alaska'daki Kuzey Kutup Dairesi'ndeki toplama projesini ele alalım: Yerde genellikle çok ciddi rüzgar sesleri var.
Toplanan veriler kötü durumda olduğundan, zayıf sinyali geri yüklemek için makine öğrenimi yöntemleri dahil olmak üzere bazı teknik araçlar kullanılmalıdır.
Dr. Li, Sıkıştırılmış algılama sismik edinim teknolojisi, yüksek edinim maliyeti sorununu çözmek için çok yararlıdır. Sismik veriler, bazı düzensiz örnekleme yöntemleriyle toplanabilir, bu da edinim maliyetini düşürebilir ve belirli kısıtlı alanlardan etkilenmez. Eşzamanlı, Çok Toplama verimliliğini ve görüntüleme çözünürlüğünü geliştirin. "
Makine öğrenimi uygulamalarının "zorlukları"
"Makine öğrenimi yoluyla zayıf sinyal nasıl kurtarılır?" Bu soruya Dr. Li, "Zayıf sinyal ve güçlü gürültü durumunda, bu sorunu çözme yöntemi bugüne kadar ortaya çıkmadı. Geçtiğimiz birkaç on yılda, tüm keşif sismolojisi, modeller oluşturarak sinyalleri çıkarmak gibi birçok çözüm buldu. "
"Bu yöntem çoğu durumda uygundur. Yalnızca güçlü sinyal çıkarılırsa, zor değildir. Zorluk, çok zayıf sinyalin son% 20'sinin nasıl çıkarılacağıyla ilgilidir. Bu, sismik işlemede nispeten büyük bir sorundur.Sismik endüstride, etiketlenmiş veri yoktur.Sismik veri işlemede, büyük miktarda veriyi denetimli öğrenme teknolojisi ile işlemenin bir yolu yoktur, bu nedenle çalışmak için denetimsiz öğrenme yöntemlerinin kullanılması gerekir.
Bu verileri işlerken birçok klasik, modele dayalı yöntemin olması çok önemlidir. Makine öğrenimi teknolojisi ile diğerlerine ihtiyaç olmadığını söylememek için bu örneklerden tam olarak yararlanmalısınız. Bu nedenle ilk adımda bir örnekten bir yöntem seçip uygun bir model oluşturmamız gerekiyor. Örneğin, sinyalin neye benzediği tahmin edilebilir. "
"Sinyali kabaca tahmin etmek için bazı geleneksel yöntemleri kullanmak, ancak% 100 olmasa da% 50 çok hızlı bir şekilde yapılabilir. Sonra, derin öğrenme yöntemleriyle, sismik sinyalin nerede olduğunu doğrulayın? Sinyal neye benziyor? Mevcut örnekler aracılığıyla, zayıf sinyalin ve yüksek gürültünün tepkisini tersine çevirebiliriz.Bunun bir kısmı sinyal ve gürültünün bir kısmıdır.Gürültü nedir? Gürültü de bizim görüşümüze göre sinyaldir. Yani çalışma sürecinde Gürültüyü bir sinyal olarak ele almanın '' gürültü 'için çok etkili olduğunu bulduk.Gürültü ve sinyal eşzamanlı olarak işlenir.Son analizde makine öğrenimi bu süreçte bir köprü görevi görür.Geleneksel fizik ve matematik yöntemlerine dayanacak ve Yapay zeka ile bağlantı kurun. "
Aynı bakış açısı, dünyanın önde gelen bilgi ve veri analizi şirketi Elsevier'in uzun süredir Londra'da yaşayan ve İngiliz doğal gaz arama şirketinde çalışan ve kapsamlı proje deneyimine sahip kıdemli veri bilimcisi Shen Cheng'den de geliyor. Yazara bu şekilde, bir metafor yapmak için, karpuz seçerken, insanlar karpuza dokunarak sesi dinler ve karpuzun olgun olup olmadığını tahmin eder.
Petrol ve gaz arama alanında insanlar yeraltına çok sayıda titreşimli uyarı cihazı yerleştirir ve ardından yansıyan ses dalgalarını, frekansı ve diğer sinyalleri toplar. Bu tıpkı bir karpuzu dövmenin birçok sesini toplayabilmeye benziyor. Sensörler tarafından toplanan bilgiler, petrol rezervleri bilgilerini elde etmek için derin öğrenmenin girdi verileri olarak kullanılır.
Derin öğrenme teknolojisi, jeofizik alanında nispeten olumlu bir etkiye sahiptir veya başka bir deyişle, nispeten büyük bir etkiye sahiptir. Aslında, gürültü çok fazla bilgi içerir. Daha önce "gürültüden" bilgi bulmanın bir yolu yoktu. Bu bizim Bu bilgileri iyi bir şekilde kullanmanın bir yolu yoktur. Artık bu teknoloji "gürültüden" daha yararlı bilgileri "sıkıştırabilir".
Jeofizik alanında başka bir zorluk daha var. Örnekleme oranı nispeten düşüktür. Görüntüleri analiz etmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanırken, makine öğrenimi için düşük çözünürlüklü fotoğraflar kullanmakla makine öğrenimi için yüksek çözünürlüklü fotoğraflar kullanmak arasında büyük bir fark vardır.
Artık herkes kolayca yüksek çözünürlüğü elde edebilir, örneğin iki bin piksele iki bin piksel. Jeofizik alanında onlarca metrelik çözünürlük zaten çok yüksek. Sonuçta, yeraltından on binlerce metreden toplanan verilerdir.
Denetimsiz öğrenmeye ve güçlü gürültünün tersine çevrilmesine dayanan kalan sismik sinyalleri geri yükleme yöntemi, sismik işlemenin kalitesini ve verimliliğini artırmak için farklı alanlara ve farklı aşamalara uygulanabilir.
Ölçülen veriler, yöntemin 40 desibelin altındaki gürültüdeki zayıf sinyalleri kurtarabildiğini veya karmaşık verilerden (rezervuarlar, kayalar) öznitelikler çıkarabildiğini göstermektedir. Makine öğrenimi ile geleneksel yöntemlerin birleşimi, yeraltı sorunlarını çözmek için güçlü bir araç haline geldi.
Li, "Yapay zeka petrol ve doğalgaz arama alanında uygulanmaya başlandı. Eskiden onlarca kişinin verileri işlemek için sinir ağları ve yapay zeka eğitim algoritmalarını kullanarak birkaç ay boyunca işlemesini gerektiriyordu. Hem verimlilik hem de etkinlik harika. geliştirin. "
Son olarak Dr. Li, petrol ve gaz alanında, büyük veri ve yapay zeka teknolojilerinin de birçok bağlantıda kullanılabileceğini sözlerine ekledi. Örneğin, sondaj faaliyetleri, ömürlerini olabildiğince uzatmak için yaşlanan petrol ve gaz sahalarını analiz etmek ve değerlendirmek için büyük verileri kullanabilir. Aynı zamanda yeni kuyu açma ve geliştirmeye de uygulanacaktır.
Her yıl, dünyanın dört bir yanındaki büyük petrol şirketleri çok sayıda kuyu kazmaktadır.Büyük veri teknolojisi yalnızca verimliliği artırmaya ve harcamaları azaltmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda ekolojik çevre için faydalı olan ve iş güvenliğini ve sürdürülebilirliğini geliştiren üretim faaliyetlerinin faaliyet alanını da azaltır. Seks.
Mutlu kızak köpekleri karda bir sıra küçük ayak izleri bırakır, tilkiler ve geyikler ormanda saklanıp ararlar, koyu mavi gökyüzünde yıldızlar yanıp söner, kutup ışıkları gökyüzünde parlar, Kuzey Kutbu toprağı sakin ve geniş, çevre ve gelecek birbirine bağlıdır, yeni Teknoloji ve antik enerji birleşiyor, insanın doğayı keşfi ve teknolojik gelişme asla durmayacak.
Yazar hakkında: Tiger Sniff'in köşe yazarı, "Dear Data" kamu hesabının kurucusu, Hong Kong Baptist Üniversitesi'nden yüksek lisans derecesi ve N yıl önce koleje giriş sınavı kompozisyon puanının birincisi Tan Jing. China Energy Conservation Group Holding Company'nin stratejik yönetiminden sorumluydu ve uzun yıllara dayanan yönetim danışmanlığı deneyimine sahipti ve ayrıca bir yüz tanıma girişim şirketinde ortak olarak görev yaptı.
Hangisi güçlü Python PK'den veya güçlü C ++ 'dan daha iyidir?
