Машинное обучение в науках о земле
-
Применение машинного обучения в геологии
- Машинное обучение используется для анализа и классификации данных в геологии.
- Примеры включают обнаружение утечек углекислого газа, количественную оценку притока воды и классификацию почв.
-
Обнаружение утечек углекислого газа
- Утечки CO2 из геологических изоляторов могут быть обнаружены с помощью дистанционного зондирования и алгоритмов кластеризации.
- Индекс красного края (REI) используется для определения стрессовой реакции растений на CO2.
-
Количественная оценка притока воды
- Система классификации массива горных пород (RMR) используется для оценки состояния подземных вод.
- Машинное обучение помогает классифицировать изображения, полученные на строительной площадке.
-
Классификация почв
- Испытание на проникновение конуса (CPT) используется для классификации почв.
- Машинное обучение применяется для сегментации и классификации данных CPT.
-
Идентификация геологических структур
- Глубокое обучение используется для автоматической идентификации геологических структур.
- Трехслойная сверточная нейронная сеть и Transfer Learning показали высокую точность.
-
Прогноз и предсказания
- Системы раннего предупреждения о землетрясениях могут быть улучшены с помощью машинного обучения.
- Прогнозирование времени до отказа и расхода речного потока также возможно с помощью машинного обучения.
-
Вызов
- Недостаток обучающих данных может привести к переобучению и снижению точности алгоритмов.
- Некоторые задачи машинного обучения не могут быть полностью автоматизированы и требуют ручной работы.
-
Рекомендации
- В статье обсуждаются преимущества и ограничения машинного обучения в геологии.