CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

Trở về

Ứng dụng học máy nhận dạng tướng đất đá khu vực bồn trũng An Châu

Tác giả: Doãn Ngọc San
Số trang: Tr. 1 - 6
Tên tạp chí: Khoa học và công nghệ Việt Nam
Số phát hành: Số 01B
Kiểu tài liệu: Tạp chí điện tử
Nơi lưu trữ: CSDL điện tử
Mã phân loại: 004
Ngôn ngữ: Tiếng Việt
Từ khóa: Cây quyết định, Cơ sở dữ liệu địa chất - địa vật lý, học máy, Trí tuệ nhân tạo
Tóm 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.

Tạp chí liên quan