論文の概要: Bayesian Neural Networks for Geothermal Resource Assessment: Prediction with Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15543v3
• Date: Thu, 26 Oct 2023 02:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:23:49.534885
• Title: Bayesian Neural Networks for Geothermal Resource Assessment: Prediction with Uncertainty
• Title（参考訳）: 地熱資源評価のためのベイズニューラルネットワーク:不確かさによる予測
• Authors: Stephen Brown, William L. Rodi, Marco Seracini, Chen Gu, Michael Fehler, James Faulds, Connor M. Smith, and Sven Treitel
• Abstract要約: 地熱資源ポテンシャル評価への機械学習の適用について検討する。 教師付き学習問題は、アメリカ合衆国ネバダ州内の10の地質学的・物理的特徴の地図を用いて、広い地域にわたって地熱ポテンシャルを定義することで定義される。 我々は、比較的小さな正のトレーニングサイト(既知の資源や活力発電所)と負のトレーニングサイト(不適切な地熱条件のドリルサイト)を提供し、これらを使用して、この分類作業のために人工ニューラルネットワークを制約し、最適化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8331498366387238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the application of machine learning to the evaluation of geothermal resource potential. A supervised learning problem is defined where maps of 10 geological and geophysical features within the state of Nevada, USA are used to define geothermal potential across a broad region. We have available a relatively small set of positive training sites (known resources or active power plants) and negative training sites (known drill sites with unsuitable geothermal conditions) and use these to constrain and optimize artificial neural networks for this classification task. The main objective is to predict the geothermal resource potential at unknown sites within a large geographic area where the defining features are known. These predictions could be used to target promising areas for further detailed investigations. We describe the evolution of our work from defining a specific neural network architecture to training and optimization trials. Upon analysis we expose the inevitable problems of model variability and resulting prediction uncertainty. Finally, to address these problems we apply the concept of Bayesian neural networks, a heuristic approach to regularization in network training, and make use of the practical interpretation of the formal uncertainty measures they provide.
• Abstract（参考訳）: 地熱資源ポテンシャル評価への機械学習の適用について考察する。 教師付き学習問題は、アメリカ合衆国ネバダ州内の10の地質学的・物理的特徴の地図を用いて、広い地域にわたって地熱ポテンシャルを定義することで定義される。 我々は、比較的小さな正のトレーニングサイト(既知の資源や活性発電所)と負のトレーニングサイト(不適切な地熱条件を持つ既知のドリルサイト)を入手し、この分類タスクのために人工ニューラルネットワークの制約と最適化に使用しました。 主な目的は, 決定的特徴が知られている広い地域において, 未知の場所での地熱資源ポテンシャルの予測である。 これらの予測は、さらなる詳細な調査のために有望な分野を標的にすることができる。 特定のニューラルネットワークアーキテクチャの定義から、トレーニングと最適化トライアルまで、私たちの作業の進化について説明する。 解析すると、モデル変数の避けられない問題と予測の不確実性が明らかになる。 最後に,ネットワークトレーニングにおける正規化に対するヒューリスティックアプローチであるベイズニューラルネットワークの概念を適用し,それらが提供する形式的不確実性対策の実践的解釈を利用する。

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