Победитель конкурса Maptek Geology решает проблему сложности данных
Компания Maptek рада объявить победителя первого конкурса Maptek Geology Challenge – Генри Диллона, старшего геолога компании Golder, члена канадского сообщества WSP Global.
Генри Диллон работает в Крайстчерче, Новая Зеландия, применил комбинацию геологических инструментов Maptek для моделирования сложной геологии мелкой поверхности под предполагаемым инженерным сооружением.
"Наша ключевая проблема заключалась в том, как использовать все данные, полученные из скважин, для моделирования всех геологических условий и при этом получать пески с низкой и высокой плотностью в нужных местах в этих буровых скважинах", - сказал Диллон.
"Ответ состоял в том, чтобы назначить и использовать числовые значения и объединить данные с типами поведения почвы и скоростями сдвиговых волн для управления геологической моделью".
Диллон применил Maptek Vulcan, Vulcan GeologyCore для анализа данных и DomainMCF для решения этой задачи, которая должна была быть завершена в течение одной недели в начале этого года.
"DomainMCF считывал сложное взаимодействие песчаных и илистых материалов и моделировал взаимодействия песка и гравия, создавая сложные литологические взаимодействия, ожидаемые от речных систем", - сказал Диллон.
DomainMCF известен высокой скоростью обработки данных, в связи с чем его использование в исследовании Крайстчерча было крайне эффективным.
"Мы смогли построить разумную литологическую модель на основе данных испытаний скважинного и конусного пенетрометра для области с известной геологической сложностью. Мы отправили 193 000 точек данных в DomainMCF и получили нашу модель через 13 минут и 6 секунд!' - прокомментировал Диллон.
Помимо демонстрации инновационного подхода к геотехнической оценке производительности и проектированию фундамента будущей конструкции, Диллон предоставил бесценную обратную связь для улучшения комплексного решения для моделирования для всех пользователей.
'Целевая аудитория DomainMCF, в основном, горнодобывающая промышленность, но многие другие отрасли считают традиционные процессы моделирования столь же трудоемкими. Поэтому DomainMCF может быть эффективно применим и в других отраслях", - сказал Диллон.
Конкурс был запущен в рамках 24‑часовой онлайн-конференции Maptek Connect, которая состоялась в мае. Maptek предоставил доступ к различным программным инструментам, которые участники могли применять в геологических целях, по своему выбору, с акцентом на инновации.
Наградой Диллона стал денежный приз и бесплатные часы работы в DomainMCF для Golder, которые он планирует использовать на проекты, связанные с разработкой точной геологической модели из набора данных.
"У меня уже есть коллега в Канаде, который заинтересован в том, чтобы посмотреть, что мы можем сделать с их проектом по добыче нефтяных песков с точки зрения интерпретации, поэтому возможность использовать средства для развития инноваций в консалтинговой компании бесценна", - заключил Диллон.
Второе место в конкурсе получила команда из англо-американской компании во главе с Рисом Стюартом за их инновационный подход к моделированию определения перегруженных пород, а третье место досталось Мэтту Грину, Evolution Mining, который сравнил неявное моделирование с DomainMCF для интерпретации сложных геологических структур.
Ричард Джексон, руководитель геологической группы Maptek и организатор мирового конкурса, сказал, что он в восторге от усилий всех участников.
"Победившие работы были убедительными примерами четко определенных проблем, которые было трудно решить традиционными методами, но которые успешно решились с помощью использования машинного обучения для работы с несколькими типами данных для создания геологической модели", - сказал Джексон.
"Представленные материалы демонстрировали целый ряд новых методов и применений, которые будут способствовать инновациям в нашей отрасли", - сообщил Джексон.
Maptek ожидает решения еще одной задачи в 2022 году и надеется на продолжение сотрудничества в отрасли, чтобы упростить процессы моделирования и вдохновить геологов на поиск дополнительных применений для технологии машинного обучения.
О компании Maptek
Maptek ™ считает, что для повышения эффективности горнодобывающих исследований специалисты должны иметь возможность принимать более обоснованные решения. Вот почему все наши усилия сосредоточены на предоставлении комплексных решений для поддержки принятия решений. Эта интеграция особенно важна, поскольку она позволяет нам превращать данные в знания на каждом этапе жизненного цикла добычи полезных ископаемых. В конечном счете, полностью интегрировав эти знания, Maptek хочет навсегда изменить способ добычи полезных ископаемых. И мы достигнем этого, живя по нашим принципам каждый день.
Генри Диллон работает в Крайстчерче, Новая Зеландия, применил комбинацию геологических инструментов Maptek для моделирования сложной геологии мелкой поверхности под предполагаемым инженерным сооружением.
"Наша ключевая проблема заключалась в том, как использовать все данные, полученные из скважин, для моделирования всех геологических условий и при этом получать пески с низкой и высокой плотностью в нужных местах в этих буровых скважинах", - сказал Диллон.
"Ответ состоял в том, чтобы назначить и использовать числовые значения и объединить данные с типами поведения почвы и скоростями сдвиговых волн для управления геологической моделью".
Диллон применил Maptek Vulcan, Vulcan GeologyCore для анализа данных и DomainMCF для решения этой задачи, которая должна была быть завершена в течение одной недели в начале этого года.
"DomainMCF считывал сложное взаимодействие песчаных и илистых материалов и моделировал взаимодействия песка и гравия, создавая сложные литологические взаимодействия, ожидаемые от речных систем", - сказал Диллон.
DomainMCF известен высокой скоростью обработки данных, в связи с чем его использование в исследовании Крайстчерча было крайне эффективным.
"Мы смогли построить разумную литологическую модель на основе данных испытаний скважинного и конусного пенетрометра для области с известной геологической сложностью. Мы отправили 193 000 точек данных в DomainMCF и получили нашу модель через 13 минут и 6 секунд!' - прокомментировал Диллон.
Помимо демонстрации инновационного подхода к геотехнической оценке производительности и проектированию фундамента будущей конструкции, Диллон предоставил бесценную обратную связь для улучшения комплексного решения для моделирования для всех пользователей.
'Целевая аудитория DomainMCF, в основном, горнодобывающая промышленность, но многие другие отрасли считают традиционные процессы моделирования столь же трудоемкими. Поэтому DomainMCF может быть эффективно применим и в других отраслях", - сказал Диллон.
Конкурс был запущен в рамках 24‑часовой онлайн-конференции Maptek Connect, которая состоялась в мае. Maptek предоставил доступ к различным программным инструментам, которые участники могли применять в геологических целях, по своему выбору, с акцентом на инновации.
Наградой Диллона стал денежный приз и бесплатные часы работы в DomainMCF для Golder, которые он планирует использовать на проекты, связанные с разработкой точной геологической модели из набора данных.
"У меня уже есть коллега в Канаде, который заинтересован в том, чтобы посмотреть, что мы можем сделать с их проектом по добыче нефтяных песков с точки зрения интерпретации, поэтому возможность использовать средства для развития инноваций в консалтинговой компании бесценна", - заключил Диллон.
Второе место в конкурсе получила команда из англо-американской компании во главе с Рисом Стюартом за их инновационный подход к моделированию определения перегруженных пород, а третье место досталось Мэтту Грину, Evolution Mining, который сравнил неявное моделирование с DomainMCF для интерпретации сложных геологических структур.
Ричард Джексон, руководитель геологической группы Maptek и организатор мирового конкурса, сказал, что он в восторге от усилий всех участников.
"Победившие работы были убедительными примерами четко определенных проблем, которые было трудно решить традиционными методами, но которые успешно решились с помощью использования машинного обучения для работы с несколькими типами данных для создания геологической модели", - сказал Джексон.
"Представленные материалы демонстрировали целый ряд новых методов и применений, которые будут способствовать инновациям в нашей отрасли", - сообщил Джексон.
Maptek ожидает решения еще одной задачи в 2022 году и надеется на продолжение сотрудничества в отрасли, чтобы упростить процессы моделирования и вдохновить геологов на поиск дополнительных применений для технологии машинного обучения.
О компании Maptek
Maptek ™ считает, что для повышения эффективности горнодобывающих исследований специалисты должны иметь возможность принимать более обоснованные решения. Вот почему все наши усилия сосредоточены на предоставлении комплексных решений для поддержки принятия решений. Эта интеграция особенно важна, поскольку она позволяет нам превращать данные в знания на каждом этапе жизненного цикла добычи полезных ископаемых. В конечном счете, полностью интегрировав эти знания, Maptek хочет навсегда изменить способ добычи полезных ископаемых. И мы достигнем этого, живя по нашим принципам каждый день.
26 октября / 2021
