CC BY
1
УДК 55
Мухаммедова Б., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Геоков Б., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Аманлыкова О., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Оразмурадов Д., 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
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ГИДРОГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ
Аннотация
Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, способных обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В последние годы методы машинного обучения стали широко применяться в различных областях, включая геологию и гидрогеологию.
Ключевые слова:
машинное обучение, гидрогеология, анализ данных, прогнозирование, загрязнение подземных вод, моделирование.
Гидрогеология - это наука, изучающая распределение и движение подземных вод, а также их взаимодействие с геологическими формациями. Для проведения гидрогеологических исследований необходимо собирать и анализировать большое количество данных, включая геологические, геофизические, гидрологические и гидрохимические данные. Традиционные методы анализа данных могут быть трудоемкими и подвержены человеческой ошибке, поэтому использование методов машинного обучения может значительно улучшить качество и эффективность гидрогеологических исследований. Почему машинное обучение?
- Большие объемы данных: Современные гидрогеологические исследования генерируют огромные массивы данных, которые сложно обработать традиционными методами.
- Сложные взаимосвязи: Между различными гидрогеологическими параметрами часто существуют сложные нелинейные зависимости, которые трудно выявить с помощью классических статистических методов.
- Неполные и неоднородные данные: Реальные гидрогеологические данные часто содержат пропуски, ошибки и противоречия, что затрудняет их анализ.
Основные направления применения машинного обучения в гидрогеологии
1. Прогнозирование уровня грунтовых вод:
Методы: Регрессионный анализ, нейронные сети, случайный лес.
Применение: Прогнозирование сезонных колебаний уровня, долгосрочные прогнозы в условиях изменения климата.
2. Определение зон загрязнения:
Методы: Классификация, кластерный анализ.
Применение: Идентификация источников загрязнения, оценка масштабов загрязнения, прогнозирование распространения загрязнителей.
3. Определение гидрогеологических параметров: Методы: Нейронные сети, случайный лес.
Применение: Определение коэффициента фильтрации, удельного водоотбора, пористости.
Моделирование гидродинамических процессов:
Методы: Глубокое обучение, рекуррентные нейронные сети.
Применение: Моделирование движения подземных вод, оценка влияния различных факторов на режим подземных вод.
Применение методов машинного обучения имеет ряд преимуществ:
• Ускорение процесса обработки данных. Машинное обучение позволяет обрабатывать большие объёмы данных быстро и эффективно, что особенно важно для анализа гидрогеологических данных.
• Выявление скрытых закономерностей. Методы машинного обучения способны выявлять скрытые закономерности и зависимости в данных, которые могут быть неочевидными для человека.
• Повышение точности прогнозов. Применение методов машинного обучения позволяет получать более точные прогнозы поведения водных ресурсов, что важно для принятия обоснованных решений в управлении водными ресурсами.
Применение методов машинного обучения в гидрогеологии открывает новые перспективы для исследования и управления подземными водами. Однако для успешного использования этих методов необходимо учитывать как их преимущества, так и ограничения. Список использованной литературы:
1. Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных: учебное пособие / П. Флах. — Москва: ДМК Пресс, 2015. — 400 с. — ISBN 978-5-97060-273-7.
2. По материалам интернет.
© Мухаммедова Б., Геоков Б., Аманлыкова О., Оразмурадов Д., 2024
УДК 55
Реджепов А., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Аташов С., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Бердиев Б., студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ШАГ К УСТОЙЧИВОМУ БУДУЩЕМУ
Аннотация
Зеленые технологии в горнодобывающей промышленности - это современный подход к добыче полезных ископаемых, который направлен на минимизацию негативного воздействия на окружающую среду. В условиях растущей экологической проблематики и стремления к устойчивому развитию, внедрение зеленых технологий в горнодобывающей отрасли становится все более актуальным.
