CC BY
0
- Классификация горных пород: Нейронные сети могут автоматически классифицировать горные породы по их физическим свойствам и химическому составу.
- Прогнозирование землетрясений: Нейронные сети могут анализировать данные о предыдущих землетрясениях и других геофизических параметрах для прогнозирования будущих событий.
Преимущества использования нейронных сетей
1) повышение точности прогнозов: Нейронные сети могут достигать более высокой точности прогнозов по сравнению с традиционными методами.
2) ускорение процессов принятия решений: Автоматизация рутинных задач позволяет геологам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах своей работы.
3) обнаружение новых закономерностей: Нейронные сети могут обнаруживать скрытые закономерности в данных, которые могут привести к новым научным открытиям.
Несмотря на все преимущества, применение нейронных сетей в геологии сопряжено с некоторыми вызовами, такими как:
- Качество данных;
- Интерпретация результатов;
- Вычислительные ресурсы.
Нейронные сети открывают новые возможности для геологических исследований. Несмотря на существующие вызовы, применение нейронных сетей в геологии будет активно развиваться в ближайшие годы.
Список использованной литературы:
1. Reichstein, M., et al. (2019). Deep learning for Earth system science. Nature, 573(7773), 205-212.
2. Araya-Polo, M., et al. (2019). Deep learning for seismic data interpretation: A review. Geophysics, 84(6), T301-T328.
© Халлыев М., Геоков Б., Акмаммедов А., Байджанов Х., 2024
УДК 55
Халлыев М., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Геоков Б., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Атаев К., студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Атаджаева О., студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Научный руководитель: Ораздурдыев Д.
к.г.м.н., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ ВОДОНОСНЫХ ГОРИЗОНТОВ
Аннотация
В современном мире проблема рационального использования и охраны водных ресурсов
становится всё более актуальной. Одним из перспективных направлений её решения является создание цифровых двойников водоносных горизонтов с использованием технологий глубокого обучения. В этой статье мы рассмотрим основные аспекты и возможности применения глубокого обучения для моделирования и мониторинга состояния водных ресурсов.
Ключевые слова: глубокое обучение, цифровой двойник, водоносный горизонт, нейронные сети, гидрогеология, моделирование.
Что такое цифровой двойник водоносного горизонта?
Цифровой двойник водоносного горизонта — это виртуальная модель реального объекта, созданная с использованием данных о его структуре, свойствах и динамике. Такая модель позволяет проводить различные эксперименты и симуляции, оценивать влияние различных факторов на состояние водоносного горизонта и разрабатывать оптимальные стратегии управления водными ресурсами.
Как работает глубокое обучение в создании цифровых двойников водоносных горизонтов?
Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, состоящие из множества взаимосвязанных слоёв, для анализа и обработки больших объёмов данных. В контексте создания цифровых двойников водоносных горизонтов глубокое обучение позволяет:
1. Анализировать и интерпретировать данные о геологических, гидрологических и климатических характеристиках водоносного горизонта.
2. Моделировать процессы фильтрации и переноса воды в различных условиях.
3. Прогнозировать изменение состояния водоносного горизонта под воздействием антропогенных факторов и климатических изменений.
4. Разрабатывать рекомендации по оптимизации управления водными ресурсами и предотвращению негативных последствий для окружающей среды.
Примеры успешного применения глубокого обучения в создании цифровых двойников водоносных горизонтов
1. Проект DeepWell: компания Google DeepMind разработала систему глубокого обучения для моделирования и прогнозирования движения воды в подземных водоносных горизонтах. Система использует данные о геологических характеристиках, гидрологических процессах и климатических изменениях для создания точных цифровых двойников водоносных горизонтов.
2. Проект WaterNet: исследователи из Стэнфордского университета создали систему глубокого обучения, способную анализировать и прогнозировать качество питьевой воды на основе данных о загрязнении, источниках воды и использовании водных ресурсов. Система использует данные о водоносных горизонтах и их взаимодействии с поверхностными водами для создания цифровых двойников водоносных систем.
Вызовы и перспективы
- Качество данных: Точность цифрового двойника зависит от качества и количества используемых данных.
- Интерпретация результатов: Сложность интерпретации моделей глубокого обучения может затруднить понимание причин полученных результатов.
- Вычислительные ресурсы: Обучение больших нейронных сетей требует значительных вычислительных ресурсов.
Несмотря на эти вызовы, применение глубокого обучения для создания цифровых двойников водоносных горизонтов открывает новые перспективы для гидрогеологии. Дальнейшее развитие этой области будет связано с интеграцией данных из различных источников, использованием более сложных моделей глубокого обучения и развитием методов интерпретации результатов.
Список использованной литературы:
1. Карпенко Н. П., Ломакин И. М., Дроздов В. С. Гидрогеология и основы геологии. Учебное пособие. Москва: ИНФРА-М, 2021. 328 с.
2. Гриневский С. О. Гидрогеодинамическое моделирование взаимодействия подземных и поверхностных вод. Монография. Москва: ИНФРА-М, 2022. 153 с.
© Халлыев М., Геоков Б., Атаев К., Атаджаева О., 2024
УДК 33
Яйлымов С.
Студент факультета геологии Международный университет нефти и газа имени Ягшигельди Какаева
г. Ашхабад, Туркменистан Ёлдашов А. Студент факультета геологии Международный университет нефти и газа имени Ягшигельди Какаева
г. Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Айметов Ч. Преподаватель факультета геологии Международный университет нефти и газа имени Ягшигельди Какаева
г. Ашхабад, Туркменистан
ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ РАЗМЕЩЕНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ РАДИОАКТИВНЫХ РУД
Аннотация:
В данной статье написано информация о закономерности размещения месторождений радиоактивных руд.
Ключевые слова:
месторождения радиоактивных руд, металлогенетических провинция.
Yaylymov S.
Student of the Faculty of Geology, International University of Oil and Gas named after Yagshigeldy Kakaev
Ashgabat, Turkmenistan Yoldashov A. Student of the Faculty of Geology, International University of Oil and Gas named after Yagshigeldy Kakaev
Ashgabat, Turkmenistan Scientific director: Aymetov Ch. Head of the Department of Mining, International University of Oil and Gas named after Yagshigeldy Kakaev
Ashgabat, Turkmenistan
