Ứng dụng học máy nhận dạng tướng đất đá khu vực bồn trũng An Châu
Tác giả: Doãn Ngọc SanTóm tắt:
Bồn trầm tích An Châu (bồn An Châu) là một cấu trúc địa chất kéo dài theo phương Tây Bắc - Đông Nam, phân bố ở vùng Đông Bắc Việt Nam. Bồn An Châu được cho là bồn có quy mô lớn và có tiềm năng dầu khí. Thực tế này cho thấy, nhiều khả năng sẽ phát hiện được các tích tụ dầu khí trong bồn An Châu thuộc địa phận của Việt Nam. Mặc dù tiềm năng dầu khí của bồn này được nhận định từ rất sớm, nhưng vì nhiều lý do mà cho đến nay công tác điều tra, khảo sát địa chất và thăm dò ở khu vực bồn An Châu còn rất sơ sài, chưa đáp ứng được các yêu cầu của công tác tìm kiếm - thăm dò dầu khí. Việc ứng dụng mô hình học máy (machine learning - ML) vào nhận dạng tướng đá là một phương pháp mới giúp giảm thiểu thời gian xử lý, tổng hợp cơ sở dữ liệu về cả số lượng và định dạng, phát hiện các mối quan hệ ẩn sâu giữa các lớp thông tin nhận dạng. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nhận dạng tướng đất đá khu vực bồn An Châu từ phần số liệu đầy đủ đã được huấn luyện bởi cấu trúc mạng cây quyết định (DT) kết hợp thuật toán gradient boosting (XGB) để đánh giá cấu trúc và xác định tiềm năng dầu khí khu vực này. Điều kiện tiên quyết để nâng cao độ chính xác của học máy là phải làm giàu cơ sở dữ liệu thông qua tích hợp số liệu địa chất - địa chấn và tính toán thêm các thuộc tính để xây dựng “mô hình học” - huấn luyện ML và sử dụng kết quả huấn luyện đó để nhận dạng tướng đất đá trong khu vực bồn An Châu.
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính