نموذج يتعلم حوضًا جديدًا من عدد قليل من الوسوم

01

التحدي

كثيرًا ما يخفق النموذج المدرب على حوض ما عند تطبيقه على حوض آخر. فاختلاف ظروف جمع البيانات والضوضاء والمحتوى الترددي والجيولوجيا يعني أن دقته على البيانات المألوفة لا تكشف الكثير عن أدائه في الحقل التالي.

02

كيف تعالجه GeoDeep

1. 01

   تعلم نموذج GeoDeep الأساسي للبيانات الزلزالية بالفعل الأنماط الزلزالية العامة من كميات كبيرة من البيانات غير الموسومة.

2. 02

   يضع الخبراء وسومًا على عدد قليل من الخطوط الزلزالية من الحوض الجديد في استوديو توسيم البيانات.

3. 03

   يدرب مهايئ خفيف مخصص للحوض، مع تعزيز البيانات من حيث السعة والتردد والطور والضوضاء.

4. 04

   يتحقق من صحة المهايئ باستبعاد مسح واحد في كل مرة، وترصد تلقائيًا أي بيانات تختلف عن كل ما رآه النموذج من قبل.

5. 05

   يسجل النموذج المرشح مع بطاقة النموذج الخاصة به، ولا ينتقل إلى بيئة التشغيل الفعلي إلا بعد اعتماد الخبراء، مع مراقبته منذ اليوم الأول.

03

ما الذي يتغير

• لا يتطلب البدء في حوض جديد سوى جهد محدود في توسيم البيانات.
• يقاس الأداء على مسوح لم يرها النموذج، لا على بيانات التدريب وحدها.
• يوثق كل مهايئ خاص بحوض، وتدار إصداراته، ويخضع للمراقبة.