Page 216 - 地质与勘探

Geology and Exploration
地质与勘探

数据。参数调整功能允许用户根据实际需求，调整分析模型的参数，如机器学习
模型的训练参数、深度学习模型的超参数等。任务提交功能支持用户自定义分析
任务，如提交一个针对特定区域的储层预测任务，系统将根据用户的设置，自动

调用相应的分析引擎和数据进行处理。
3. 多终端适配
为了满足用户在不同场景下的使用需求，用户界面具备多终端适配能力。无
论是在办公室的电脑上进行深入的数据分析，还是在野外勘探现场通过平板或手

机获取实时数据和分析结果，用户都能通过相应的终端设备访问智能勘探系统。
通过响应式设计和移动应用开发，确保用户界面在不同尺寸的屏幕上都能正常显
示和操作，为用户提供便捷的使用体验。
（四）模型管理模块

1. 模型训练
模型训练是模型管理模块的重要环节。利用大量的历史勘探数据，在高性能
计算集群上对机器学习和深度学习模型进行训练和优化。对于深度学习模型，需
要使用大规模的 GPU 集群来加速训练过程。在训练卷积神经网络用于地震图像

识别时，将大量的地震图像数据输入到模型中，通过反向传播算法不断调整模型
的参数，使模型能够准确地识别图像中的地质构造。在训练过程中，还会采用数
据增强技术，如对地震图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，增加数据的多样性，
提高模型的泛化能力。

2. 模型评估
训练好的模型需要进行严格的评估，以判断其性能是否满足要求。通过准确
率、召回率、均方误差等指标，对模型进行量化评估。在储层识别任务中，准确
率表示模型正确识别储层的比例，召回率表示实际储层被模型正确识别的比例。

通过计算这些指标，可以了解模型在不同方面的性能表现。还会采用交叉验证等
方法，将数据集划分为多个子集，分别进行训练和测试，以确保评估结果的可靠性。
3. 模型更新
随着勘探工作的不断进行，新的数据不断产生，业务需求也可能发生变化，

因此需要及时更新模型，以确保其准确性和时效性。根据新采集的勘探数据，重
新训练模型，使模型能够适应新的数据特征。当发现模型在某些区域的预测效果
不佳时，通过分析原因，调整模型的结构或参数，然后利用新的数据进行训练和

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