Vidste du, at fra den 15. oktober til den 15. december finder et af verdens største mesterskaber i seismisk dataanalyse, Rosneft Seismic Challenge, sted med en samlet præmiefond på 1 million rubler og finalen den 21. december i Moskva?
Det menes, at det er ret svært at komme ind i olieindustrien, hvor lønningerne ikke er ringere end it-branchen. Der er en vis sandhed i dette, fordi feltet er ret specifikt og favoriserer ikke folk "ud af løkken." Denne begivenhed har til formål at gøre det lettere for unge og talentfulde teams, der arbejder med billedgenkendelse og maskinlæring, at komme ind i denne underjordiske verden.
Jeg poster dette emne i afsnittet "I PR" fordi: a) Jeg ønsker at hjælpe mine andre Ufa-beboere; b) Jeg tror på hackernes høje kvalifikationer. Og det vil være dejligt, hvis nogle møder andre. Samtidig vil jeg bruge lidt tid som oversætter fra teknologisk til menneskelig.
Så hvad er udfordringen?
Opgaven lyder således: "Identifikation af seismiske horisonter i amplitudeterningen - datasegmentering ved hjælp af billedgenkendelse." Mesterskab
Oversættelse af opgaven til russisk
På trods af det skræmmende navn, handler opgaven om billedanalyse ved hjælp af maskinlæring. Men som sædvanligt er der mange nuancer.
Seismisk efterforskning er den vigtigste metode til at opdage olie og gas. Metoden er baseret på excitation af elastiske vibrationer og efterfølgende registrering af responsen fra sten. Disse vibrationer forplanter sig gennem jordens tykkelse, brydes og reflekteres ved grænserne af geologiske lag med forskellige egenskaber. De reflekterede bølger vender tilbage til overfladen og registreres. Udgangen er en såkaldt seismisk terning, som skæres i lag lodret og vandret. Vi får den slags snit (tværlinjer og mellemlinjer), som viser sten med forskellige egenskaber.
Deltagernes opgave er nøjagtigt at bestemme og markere disse horisontlag gennem hele den seismiske kub baseret på fortræning på 10% af kuben. Det er ikke svært lige nu, vel?
Og nu i almindeligt accepterede vendinger:
”Korrelation i seismisk udforskning forstås som processen med at identificere og spore reflekterende horisonter, forskellige seismiske facieskomplekser (rev osv.) i tid, dybde og rum, på seismogrammer og total seismiske tids- og dybdedata.
I processen med at spore reflekterende horisonter bruges et sæt kinematiske og dynamiske seismiske attributter. I deres komplekse analyse udføres korrelationen af de reflekterende grænser for bølgefeltet i rummet ved at spore den mest udtalte ekstrema (eller overgang gennem 0) af bølgefeltet, mens der hovedsageligt tages hensyn til ligheden mellem tilstødende seismiske spor.
Samtidig tages der hensyn til jævnheden af ændringen i tidspunktet for registrering af bølgeankomst. Linjen, der forbinder de karakteristiske træk (ekstrema) af den samme bølge på forskellige veje, kaldes normalt for faseaksen. Reflekterede bølger er normalt korreleret langs de mest distinkte yderpunkter (faser). I dette tilfælde overholder tolke normalt princippet - fra mere pålidelig til mindre pålidelig.
Først vil vi spore de horisonter, der i studieområdet med sikkerhed kan spores over et stort område og have en ordentlig geologisk reference. Sådanne reflekterende horisonter kaldes normalt reference- eller referencehorisonter. De er regionale markører. Deres sporing og fortolkning kan markant øge forståelsen af alt seismisk materiale, tektonisk historie og sedimentære forhold."
Kirilov A.S., Zakrevsky K.E., Workshop om seismisk fortolkning i PETREL. M.: FORLAG MAI-PRINT, 2014. - 288 s.
Har du brug for mere information?
Der er en stor mængde referenceoplysninger om dette spørgsmål på russisk i næsten alle formater. Blandt andet på Youtube. For eksempel kan du citere en fremragende visuel video om automatisk genkendelse af seismiske horisonter, som er frit tilgængelig af Kazan Center for Continuing Education ved Institut for Geologiske og Geografiske Teknologier i KFU.
Det forekommer mig, at efter dette, burde opgaven, der ligger i udfordringen, blive mere klar.
Ok, hvad skal der gøres?
Baseret på de første 10 % af den seismiske terning, som allerede er markeret af en professionel tolk, skal du markere de resterende skiver i testdatasættet langs grænserne for de specificerede klasser med den maksimale metriske værdi.
Hvad skal man arbejde med?
Kildedatasættet er et tredimensionelt seismisk dataarray (opsummeret seismisk attributtidskube). Som nævnt ovenfor kan en terning repræsenteres i form af 2D lodrette skiver: tværlinjer og inlines.
Hver skive består af endimensionelle vektorer - spor med en længde på 2562 millisekunder med et trin på 2 ms. Antal krydslinjer: 1896. Antal indstikninger: 2812.
Samlet antal spor > 5 mio
Antal segmenteringsklasser (dvs. raceinddelinger): 8.
Hvem forventes til Seismic Challenge?
Arrangørerne søger eksperter fra dataanalyseområdet til at deltage. Timingen er begrænset, og udfordringen er velegnet til dem, der "allerede ved hvordan." Både enkeltpersoner og hold på op til fem personer kan deltage i konkurrenceudvælgelsen.
Hvordan deltager man?
Deltagerne tilmelder sig selv via hjemmesiden
Datoer:
15.10.19 - 15.12.19 - afholdelse af en konkurrence
24.11.19/XNUMX/XNUMX — slutningen af muligheden for at kombinere hold
15.10.19 - 01.12.19 - første runde af konkurrencen
02.12.19 - 15.12.19 - anden runde af konkurrencen for de bedste 30 hold fra første runde
21.12.19/10/XNUMX - personlig opsummering og præmiering af XNUMX hold fra anden runde i Moskva.
Tilrettelæggelsen af finalen er interessant: Et ekspertråd evaluerer de endelige værker, men påvirker ikke valget af vindere. Fordelingen af finalister bestemmes ud fra resultaterne af korrespondancedelen af konkurrencen baseret på de bedste segmenteringskvalitetsmålinger (Dice Metrics). På samme tid kan deltagerne modtage en ekstra bonus for den bedste præsentation af deres løsning i mængden af 50 rubler.
PS
Jeg er ikke arrangør af denne udfordring, så det er usandsynligt, at jeg kan besvare spørgsmål i detaljer i kommentarerne. Hvis Habra-folkene har spørgsmål/interesser, så kan jeg invitere en repræsentant for arrangørerne og fyrene fra boostere til at kommentere.
Kilde: www.habr.com