Создавайте более совершенные модели с помощью нового поколения более простого и интуитивно понятного облачного ПО, предоставляющего возможности геостатистики большему количеству людей.
1) Легко фиксируйте неопределенности. Создавайте более качественные и точные модели.
«Могут ли геостатистические данные улучшить мои модели?»
«Я не эксперт, могу ли я использовать геостатистические данные?»
«Могут ли геостатистические данные характеризовать риск и неопределенность?»
Вот некоторые из наиболее часто задаваемых вопросов о геостатистике. И короткий ответ: «Да!»
Итак, какое точное определение геостатистики?
«Это набор статистических алгоритмов для работы с пространственными данными», — говорит Александр Буше (Alexandre Boucher) из Advanced Resources and Risk Technology (AR2Tech), компании, специализирующейся на передовых технологиях управления ресурсам и рисками и входящей в состав Seequent.
Сформулируем просто: это вероятность.
«Алгоритмы фиксируют геологические закономерности в данных для создания альтернативных трехмерных моделей недр», — рассказывает Александр.
Более точная оценка означает лучшее понимание потенциала проекта или его рисков, что критически важно для принятия правильных решений.
«Какова вероятность того, что расширение рудника будет прибыльным?» или «Может ли это загрязняющее вещество попасть в систему водоснабжения?» — предлагает примеры Александр.
Конструктивные особенности платформы AR2Tech максимизируют ценность условного моделирования с индикаторной панелью, наукой о данных и трехмерной визуализацией.
2) Позвольте числам говорить. Доступ к одинаковым данным в облаке.
Заведите разговор со специалистом негеологического профиля о распределении руды в горнодобывающей отрасли, и он может не понять, что вы имеете в виду.
Однако если говорить о вероятности: «Вероятность наткнуться на глину здесь составляет 40 %» или «Мы, вероятно, найдем золото на такой глубине», — вас поймут. Это геостатистика в действии.
«Позволяя числам говорить, все участники дискуссии получают более четкое представление об определенном сценарии, даже если он им не знаком», —
говорит Игнасио Торрези (Ignacio Torresi), директор по решениям в сфере геостатистики, Seequent.
Когда геостатистические данные соединяют точки, подключение к облачным серверам делает информацию доступной.
«Улучшенные возможности обработки в облаке позволяют эффективнее исследовать и совместно решать современные сложные проблемы в области геологии», — говорит Игнасио. «И возможность обрабатывать большие объемы данных из любого места — дома, на рабочей площадке, в поле или в офисе.»
Если облако предоставляет высокоэффективную платформу, где люди могут совместно работать с большей гибкостью, чтобы быстрее принимать важные решения, что произойдет, если мы добавим интеллект геостатистических алгоритмов?
«Мы получим инструмент более мощный, эффективный, надежный, точный и доступный», — добавляет Игнасио.
Используя технологию неструктурированных сеток ARTech, содержание полезного компонента в сложном рудном теле можно смоделировать с помощью разделенных на суб-блоки ячеек, которые полностью соответствуют каркасу.
3) Машинное обучение. Автоматизируйте рутинные задачи и улучшите согласованность.
Попросите пятерых геологов дать одну интерпретацию набора данных, и вы получите шесть ответов! Настоящей проблемой при интерпретации данных часто является обеспечение последовательности.
В контексте геомоделирования машинное обучение — это способность компьютерной системы лучше предсказывать точность и принимать решения (обычно принимаемые человеком) для создания трехмерных моделей геологической среды.
«Это повышает эффективность за счет автоматизации повторяющихся задач и может даже привести к обнаружению неизвестных взаимосвязей данных, которые могли ускользнуть от опытного разработчика моделей», —
рассказывает Александр. Геостатистические данные являются важным компонентом любой системы машинного обучения в области геологии, обеспечивая лучшую воспроизводимость и согласованность по сравнению с интерпретацией вручную.
«Аналогично машинному обучению алгоритмы могут фиксировать геологические закономерности и отношения на основе выборок данных и использовать эти закономерности для объединения всей информации в набор высококачественных моделей», — говорит Александр.
Автоматизация существенно высвобождает время, позволяя сосредоточиться на более эффективной работе, решении сложных проблем или творческих решениях.
4) Преобразование геологических данных в цифры. Любой может это сделать. Каждый может понять.
Геостатистика соединяет качественный мир геолога с количественным миром инженеров и лиц, принимающих решения.
Упрощение геостатистических алгоритмов делает их использование доступным для неспециалистов.
«Доступ к новейшим технологиям означает, что ожидаемый уровень знаний в области геостатистики значительно снижается без ущерба для высококачественных моделей», — говорит Игнасио.
Трехмерные модели отображают всю необходимую геологическую информацию в числовой форме, которую можно легко преобразовать, например, в уровни загрязнения воды или графики содержания и тоннажа.
«Изыскательская работа геологов становится метрикой, которую представители других дисциплин, такие как геоинженеры или другие заинтересованные стороны, могут легче понять и использовать в полной мере», — заявляет Игнасио.
«Это похоже на то, что Leapfrog делает сегодня в условном моделировании — завоевывает доверие пользователя, который затем начинает доверять и дисциплине.
Используя алгоритмы машинного обучения, программное обеспечение AR2Tech может значительно повысить производительность пользователей при выполнении таких сложных задач, как моделирование вариограмм.
5) Удобное для пользователей программное обеспечение. Предоставление возможностей геостатистики большему количеству людей.
Геостатистика — это движущий механизм нового поколения более простого и интуитивно понятного программного обеспечения от AR2Tech.
Присоединяясь к Seequent, AR2Tech предлагает самые современные геостатистические алгоритмы сообществам, занимающимся геомоделированием в горнодобывающей промышленности, гражданском строительстве, энергетике и охране окружающей среды.
«В настоящее время мы проводим исследования и работаем с Seequent над созданием новых мощных алгоритмов моделирования и рабочих процессов, которые задействуют новейшие технологии и вычислительные ресурсы для создания более быстрых и качественных моделей геологической среды», — говорит Александр.
Александр начал работать в AR2Tech в 2010 году после продолжительной академической карьеры в области изучения и преподавания геостатистики.
«Будучи студентом, я открыл для себя предмет, в котором компьютерная математика сочетается с геологией, — и меня зацепило!» — говорит он.
«Используя статистический анализ в геомоделировании, люди могут узнать гораздо больше об окружающем их мире.»
Это лучшее понимание всего, от защиты окружающей среды до распределения ресурсов, или от загрязнения до проектирования ветровых турбин.
«Природные ресурсы пользуются большим спросом», — говорит Александр. «Используя геостатистику как доступный инструмент для разных отраслей, мы можем установить больше связей между тем, что имеется в наличии, и тем, что возможно в наших областях.
Геостатистика как возможность развивать бизнес и карьеру.
Поскольку связь между геологами и инженерами ослабляется, геостатистика приобретает решающее значение, помогая эффективнее разрабатывать решения и инновации, отвечающие требованиям завтрашнего дня.
Являясь основой геомоделирования, они открывают двери для автоматизации и более согласованного аудита моделей недр, чтобы обеспечить улучшенный рабочий процесс в нескольких сценариях.
Суть в том, что специалисты в науках о Земле понимают геологию. По мере того, как глобальные проблемы все усложняются, ключевое значение имеет возможность превратить геологию в показатели для облегчения обмена данными и принятия решений.
«Использование технологии AR2TECH не только сильно изменит наш портфель решений», — уверяет Игнасио. «Она также является подтверждением для наших клиентов, что как организация мы смотрим в будущее и хотим лидировать и оставаться революционными в том, что мы делаем лучше всего — в трехмерном моделировании Земли.
Это открывает новые возможности для увеличения объема знаний и продвижения по карьерной лестнице как для специалистов по геологическому моделированию, так и для инженеров.