論文の概要: Leveraging Time-Series Foundation Model for Subsurface Well Logs Prediction and Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05681v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 15:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:30.917868
• Title: Leveraging Time-Series Foundation Model for Subsurface Well Logs Prediction and Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 地下坑井検層予測と異常検出のための時系列基礎モデルの構築
• Authors: Ardiansyah Koeshidayatullah, Abdulrahman Al-Fakih, SanLinn Ismael Kaka,
• Abstract要約: ボーリング・ウェルログデータ中の異常を予測・検出するための時系列基礎モデルを提案する。 提案モデルでは,R2が最大87%,平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が1.95%と高い性能を示した。 このモデルのゼロショット能力は、ドリルの危険性や予期せぬ地質学的形成などの微妙で重要な異常を93%の精度で識別することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rise in energy demand highlights the importance of suitable subsurface storage, requiring detailed and accurate subsurface characterization often reliant on high-quality borehole well log data. However, obtaining complete well-log data is costly and time-consuming, with missing data being common due to borehole conditions or tool errors. While machine learning and deep learning algorithms have been implemented to address these issues, they often fail to capture the intricate, nonlinear relationships and long-term dependencies in complex well log sequences. Additionally, prior AI-driven models typically require retraining when introduced to new datasets and are constrained to deployment in the same basin. In this study, we explored and evaluated the potential of a time-series foundation model leveraging transformer architecture and a generative pre-trained approach for predicting and detecting anomalies in borehole well log data. Specifically, we fine-tuned and adopted the TimeGPT architecture to forecast key log responses and detect anomalies with high accuracy. Our proposed model demonstrated excellent performance, achieving R2 of up to 87% and a mean absolute percentage error (MAPE) as low as 1.95%. Additionally, the model's zero-shot capability successfully identified subtle yet critical anomalies, such as drilling hazards or unexpected geological formations, with an overall accuracy of 93%. The model represents a significant advancement in predictive accuracy and computational efficiency, enabling zero-shot inference through fine-tuning. Its application in well-log prediction enhances operational decision-making while reducing risks associated with subsurface exploration. These findings demonstrate the model's potential to transform well-log data analysis, particularly in complex geological settings.
• Abstract（参考訳）: エネルギー需要の増大は、適切な地下貯蔵の重要性を強調し、しばしば高品質のボーアホール井戸ログデータに依存する詳細で正確な地下のキャラクタリゼーションを必要とする。 しかし、完全な well-log データを取得するにはコストがかかり、時間を要する。 機械学習とディープラーニングアルゴリズムはこれらの問題に対処するために実装されているが、複雑なウェルログシーケンスにおける複雑で非線形な関係や長期的な依存関係をキャプチャできないことが多い。 さらに、従来のAI駆動モデルでは、新しいデータセットの導入時に再トレーニングが必要で、同じバウンダでのデプロイメントに制約が課される。 本研究では, 変圧器アーキテクチャを利用した時系列基礎モデルの可能性と, ボーリングホール坑井ログデータの異常を予測・検出するための生成事前学習手法について検討した。 具体的には、キーログ応答の予測と高精度な異常検出のために、TimeGPTアーキテクチャを微調整し、採用した。 提案モデルでは,R2が最大87%,平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が1.95%と高い性能を示した。 さらに、このモデルのゼロショット能力は、ドリルの危険性や予期せぬ地質構造などの微妙で重要な異常を93%の精度で識別することに成功した。 このモデルは予測精度と計算効率の大幅な向上を示し、微調整によるゼロショット推論を可能にする。 ウェルログ予測へのその応用は、地下探査に伴うリスクを低減しつつ、運用上の意思決定を促進する。 これらの結果は、特に複雑な地質環境において、よくログされたデータ分析を変換する可能性を示している。

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