Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley đã phát triển một mô hình AI để tìm các giếng dầu mồ côi (UOW) chưa được ghi nhận trên khắp Hoa Kỳ. Những giếng này, không được ghi nhận trong cơ sở dữ liệu chính thức và không có chủ sở hữu, có thể rò rỉ các vật liệu có hại và gây ra rủi ro cho môi trường. Mô hình AI được đào tạo trên các bản đồ lịch sử, nhằm mục đích xác định và niêm phong các giếng này, thường được niêm phong bằng bê tông.

Nhóm nghiên cứu đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ trực quan, U-Net, bằng cách sử dụng các bản đồ "bốn" được số hóa từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ, được biết đến với tính đồng nhất và tham chiếu địa lý chính xác. Ký hiệu của bản đồ, nhất quán trên khắp Hoa Kỳ, cho phép có một cách tiếp cận mới để xác định các UOW lớn. Ban đầu, mô hình được tinh chỉnh bằng cách sử dụng bản đồ của các quận Los Angeles và Kern ở California, cả hai đều là các khu vực dầu khí có ý nghĩa lịch sử, và sau đó được thử nghiệm về khả năng chuyển giao của nó ở các quận Oklahoma có mức sản xuất lịch sử tương tự.

Mô hình AI của các nhà nghiên cứu cho thấy độ chính xác khác nhau trong việc xác định các UOW, dao động từ 31% đến 98%, với độ chính xác cao hơn ở các vùng nông thôn so với các vùng thành thị, nơi việc xác thực khó khăn hơn. Bất chấp những biến thể này, khả năng xác định UOW tiềm năng của mô hình mà không cần phải đào tạo lại cho các địa điểm khác nhau đã được xác nhận. Nghiên cứu, một phần của chương trình của Bộ Năng lượng nhằm giúp các tiểu bang tìm UOW, có kế hoạch tinh chỉnh thêm mô hình và làm việc với các tiểu bang quan tâm.