ဘူမိရူပဗေဒတွင် မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းများ

ဘူမိရူပဗေဒတွင် မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းများ

မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်သည် ခေတ်သစ် ဘူမိရူပဗေဒ လုပ်ငန်းအများစု၏ အဓိကအချက်ဖြစ်ပြီး၊ အရင်းအမြစ် စူးစမ်းလေ့လာခြင်း၊ ဘေးအန္တရာယ် လျှော့ချခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းနီးပါးသည် ကမ္ဘာမြေမျက်နှာပြင်အောက်ရှိ အခြေအနေများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ နားလည်မှုပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ မြေအောက်မျက်နှာပြင်ကို အများစုတွင် တိုက်ရိုက် မလေ့လာနိုင်သောကြောင့်၊ ဘူမိရူပဗေဒပညာရှင်များသည် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းပုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ငလျင်လှိုင်းများ၊ ဆွဲငင်အားစက်ကွင်းများတွင် ကွဲပြားမှုများ၊ သံလိုက်စက်ကွင်းများ သို့မဟုတ် လျှပ်စစ်တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော သွယ်ဝိုက်တိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤဒေတာများမှ မော်ဒယ်လ်လုပ်ငန်းစဉ်များကို 2D ဖြတ်ပိုင်းများ သို့မဟုတ် 3D ထုထည်များပုံစံဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုများကို တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

ယေဘုယျအားဖြင့် ဘူမိရူပဗေဒတွင် မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်ကို အဓိကနည်းလမ်းနှစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည်- forward modeling နှင့် inverse modeling (သို့မဟုတ် inversion)။ ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် ပံ့ပိုးပေးသည်- forward modeling ကို မြေအောက်မျက်နှာပြင်မော်ဒယ်တစ်ခုကို ယူဆထားပြီးဖြစ်ပါက ဘူမိရူပဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုပြီး inversion သည် တိုင်းတာထားသော အချက်အလက်မှ မြေအောက်မျက်နှာပြင်မော်ဒယ်ကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ လက်တွေ့တွင် ဘူမိရူပဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် အချက်အလက်နှင့် ကိုက်ညီပြီး ဘူမိဗေဒအရ ကိုက်ညီသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို မတွေ့မချင်း နှစ်ခုကြားတွင် မကြာခဏ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

၁။ မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်း၏ အခြေခံသဘောတရားများ- ဒေတာမှ မော်ဒယ်လ်အထိ

ဘူမိရူပဗေဒနည်းလမ်းတစ်ခုစီသည် သတ်မှတ်ထားသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပမာဏများကို တိုင်းတာသည်။ ငလျင်သည် ခရီးသွားချိန် သို့မဟုတ် လှိုင်းပုံသဏ္ဍာန်ကို တိုင်းတာသည်၊ ဘူမိလျှပ်စစ်သည် ခုခံမှု သို့မဟုတ် လျှပ်ကူးနိုင်စွမ်းကို တိုင်းတာသည်၊ လျှပ်စစ်သံလိုက်တိုင်းတာမှုသည် ဖြစ်ပေါ်လာသောတုံ့ပြန်မှုကို တိုင်းတာသည်၊ ဆွဲငင်အားသည် ဆွဲငင်အားအရှိန်ကို တိုင်းတာသည်၊ နှင့် သံလိုက်သည် သံလိုက်စက်ကွင်းပြင်းထန်မှုကို တိုင်းတာသည်။ ထို့နောက် ဤပမာဏများသည် ကျောက်ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ဆက်စပ်နေသည်- သိပ်သည်းဆ၊ သံလိုက်ခံနိုင်ရည်ရှိမှု၊ လှိုင်းအလျင်၊ ရေစိမ့်ဝင်မှု၊ အရည်ပါဝင်မှုနှင့် သီးခြားသတ္တုပါဝင်မှု။

သို့သော် အချက်အလက်နှင့် ကျောက်ဂုဏ်သတ္တိများကြား ဆက်နွယ်မှုသည် ထူးခြားမှုရှားပါးသည်။ မတူညီသော မော်ဒယ်များစွာသည် အလားတူဒေတာတုံ့ပြန်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ၎င်းကို ဘူမိရူပဗေဒ မော်ဒယ်လ်တွင် ဂန္ထဝင်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် ထူးခြားမှုမရှိခြင်းဟု ခေါ်ဆိုသည်။ ထို့ကြောင့် ကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်လ်တွင် ပိုမိုပစ်မှတ်ထားသော ဖြေရှင်းချက်ရရှိရန် ဘူမိဗေဒ၊ ရေတွင်းဒေတာ၊ အပြင်ဘက်မှ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ သို့မဟုတ် နည်းလမ်းပေါင်းစုံပေါင်းစပ်မှုတို့မှ ကန့်သတ်ချက်များ လိုအပ်သည်။

၂။ ရှေ့သို့ မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်း

ရှေ့သို့မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းတွင် ယူဆထားသော မြေအောက်ပုံစံတစ်ခု၏ ဘူမိရူပဗေဒတုံ့ပြန်မှုကို တွက်ချက်ခြင်းပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သတ်မှတ်ထားသော သိပ်သည်းဆ ဆန့်ကျင်ဘက်မှုရှိသော အလွှာလိုက်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးပါက၊ မျက်နှာပြင်တွင် မျှော်လင့်ထားသော ဆွဲငင်အား ပုံမှန်မဟုတ်မှုများကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ ငလျင်အလျင်ပုံစံတစ်ခုကို သတ်မှတ်ထားပါက၊ ငလျင်လှိုင်းများ၏ ရောက်ရှိချိန်ကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ ရှေ့သို့မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းသည် အောက်ပါတို့အတွက် အရေးကြီးသည်-

၁။ ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်း (ဥပမာ မီးသင့်ဝင်ရောက်မှု ရှိမရှိ)။
၂။ စစ်တမ်းဒီဇိုင်း (လမ်းကြောင်းအကွာအဝေး၊ အရင်းအမြစ်ကြိမ်နှုန်း၊ စသည်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ခြင်း)။
၃။ ပြောင်းပြန်လှန်မှုရလဒ်များကို အတည်ပြုပါ (ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမော်ဒယ်သည် လက်တွေ့ကျကြောင်း သေချာစေပါ)။

တွက်ချက်မှုအရ၊ forward modeling သည် ရိုးရှင်းသော (ဥပမာ၊ layered 1D မော်ဒယ်များ) မှ အလွန်ရှုပ်ထွေးသော (finite element/finite difference-based 3D simulations) အထိ အမျိုးမျိုးရှိနိုင်သည်။ ကျောက်တုံးများ၏ မတူကွဲပြားမှု၊ မြေမျက်နှာသွင်ပြင်၊ anisotropy နှင့် 3D အကျိုးသက်ရောက်မှုများကြောင့် ရှုပ်ထွေးမှုများ တိုးလာသည်။

၃။ ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း- မြေအောက်ပုံစံငယ်ပြုလုပ်ခြင်း၏ အဓိကအချက်

Inversion သည် လေ့လာတွေ့ရှိထားသော အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်ဖွယ်ရှိသည့် မြေအောက်မော်ဒယ်ကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ Inversion ကို ပုံမှန်အားဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် ဖြေရှင်းလေ့ရှိသည်- တိုင်းတာထားသောနှင့် သရုပ်ဖော်ထားသောဒေတာအကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချခြင်း၊ မော်ဒယ်သည် "ရိုင်းစိုင်း" သို့မဟုတ် လက်တွေ့မကျခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် အပိုစည်းမျဉ်းများဖြင့် ဖြစ်သည်။ ဤကွာခြားချက်ကို misfit ဟုခေါ်ပြီး တည်ငြိမ်သောစည်းမျဉ်းကို regularization ဟုခေါ်သည်။

က. ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း
Deterministic inversion ကို ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကြောင့် အသုံးများသည်။ ဥပမာအားဖြင့် least-squares inversion၊ Gauss-Newton သို့မဟုတ် conjugate gradient inversion ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် မြန်ဆန်ပြီး ဒေတာအစုံကြီးများအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း ၎င်း၏ရလဒ်များသည် ကနဦးယူဆချက်များနှင့် regularization parameters များပေါ်တွင် မူတည်သည်။

ခ။ ဖြစ်နိုင်ခြေ (ဘေးစ်ယန်) ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း
Bayesian ချဉ်းကပ်မှုသည် မော်ဒယ်များကို ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှုများအဖြစ် သဘောထားသည်။ ရလဒ်မှာ မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးနှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်စပ်မသေချာမှုများဖြစ်သည်။ Markov Chain Monte Carlo (MCMC) ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများသည် မသေချာမရေရာမှုခန့်မှန်းချက်ကို အလေးပေးသည့် လေ့လာမှုများများအတွက် ရေပန်းစားသော်လည်း တွက်ချက်မှုအရ စျေးကြီးပါသည်။

ဂ။ ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်းနှင့် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ
ပြောင်းပြန်လှန်မှုများသည် မကြာခဏ မတည်မငြိမ်ဖြစ်လေ့ရှိသောကြောင့်၊ ချောမွေ့မှုကန့်သတ်ချက်များ (မော်ဒယ်ကို ချောမွေ့စေသည်)၊ တုန်ခါမှု (အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများကို ရှောင်ရှားခြင်း) သို့မဟုတ် sparsity ကန့်သတ်ချက်များ (ထက်မြက်သော နယ်နိမိတ်များကို အားပေးခြင်း) ကဲ့သို့သော ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ—ငလျင်ဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် သို့မဟုတ် ရေတွင်းဒေတာမှ အလွှာနယ်နိမိတ်များကဲ့သို့သော—ကို မော်ဒယ်ကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျစေရန် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

၄။ ဘူမိရူပဗေဒဆိုင်ရာဒေတာအမျိုးအစားများအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းများ

က။ ငလျင်လှုပ်ခြင်းပုံစံငယ်ပြုလုပ်ခြင်း
ငလျင်သည် ရေနံနှင့် သဘာဝဓာတ်ငွေ့ ရှာဖွေရေးနှင့် အပေါ်ယံလွှာ လေ့လာမှုများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည့် မြင့်မားသော ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးရှိသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ငလျင် မော်ဒယ်လ်တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-
- လှိုင်းလမ်းကြောင်းနှင့် ခရီးသွားချိန်များကို တွက်ချက်ရန် Ray Tracing။
- ပြီးပြည့်စုံသော waveform များကိုတုပရန် Full Waveform Modeling။
- ငလျင်လှုပ်ခတ်မှု ဆိုသည်မှာ မျက်နှာပြင်အောက်ရှိ ၎င်း၏အမှန်တကယ်နေရာသို့ ရောင်ပြန်ဟပ်သောစွမ်းအင်ကို လွှဲပြောင်းပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။

၎င်း၏ inversion တွင်၊ seismic tomography (ခရီးသွားချိန်မှ အလျင်ကို ခန့်မှန်းခြင်း) နှင့် Full Waveform Inversion (FWI) တို့သည် အလွန်အသေးစိတ်ကျသော အလျင်မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသော်လည်း ကနဦးမော်ဒယ်နှင့် အချက်အလက်အရည်အသွေးအပေါ် အာရုံခံနိုင်စွမ်းရှိကြောင်း လူသိများသည်။

ခ။ ဘူမိလျှပ်စစ်နှင့် ခုခံမှုပုံစံငယ် (ERT)
Electrical Resistivity Tomography (ERT) သည် လက်ရှိထိုးသွင်းမှုမှရရှိသော အလားအလာကွာခြားချက်တိုင်းတာမှုများမှ မြေအောက်ခုခံမှု၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ပုံစံထုတ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မြေအောက်ရေလေ့လာမှုများ၊ ညစ်ညမ်းမှုလေ့လာမှုများနှင့် ဘူမိနည်းပညာအင်ဂျင်နီယာများအတွက် ထိရောက်မှုရှိသည်။ စိန်ခေါ်မှုများတွင် လျှပ်ကူးပစ္စည်းထိတွေ့မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုများ၊ ရေတိမ်ကွဲပြားမှုနှင့် မြင့်မားသော nonlinearity တို့ပါဝင်သည်။ ERT inversion သည် မော်ဒယ်ကိုတည်ငြိမ်စေရန် regularization ကို အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ပြောင်းလဲမှုများကို စောင့်ကြည့်ရန် (ဥပမာ၊ ညစ်ညမ်းမှုရွှေ့ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆားငန်ရေဝင်ရောက်ခြင်း) time-lapse inversion အထိ တိုးချဲ့နိုင်သည်။

ဂ။ လျှပ်စစ်သံလိုက်ပုံစံငယ်ပြုလုပ်ခြင်း (MT၊ TEM၊ CSEM)
Magnetotellurics (MT) ကဲ့သို့သော လျှပ်စစ်သံလိုက်နည်းလမ်းများသည် ဘူမိအပူနှင့် တက်တိုနစ်များတွင် အရေးကြီးသော လျှပ်ကူးနိုင်စွမ်းကို ကြီးမားသောအနက်များသို့ မြေပုံဆွဲရန် သဘာဝ EM လယ်ကွင်းများကို အသုံးပြုသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ TEM (Transient EM) သည် ရေတိမ်မှ အလယ်အလတ်အနက်အထိ လေ့လာမှုများအတွက် သင့်လျော်သည်။ Maxwell ၏ ညီမျှခြင်းများနှင့် ပြင်းထန်သော 3D အကျိုးသက်ရောက်မှုများကြောင့် EM မော်ဒယ်လ်သည် တွက်ချက်မှုအရ အလွန်အမင်း အသုံးပြုလေ့ရှိသောကြောင့် 3D မော်ဒယ်လ်နှင့် ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များနှင့် သင့်လျော်သော ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဗျူဟာများ လိုအပ်ပါသည်။

ဃ။ ဆွဲငင်အား မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်း
ဆွဲငင်အားဒေတာသည် သိပ်သည်းဆပြောင်းလဲမှုများကို မြေပုံဆွဲပေးသည်။ မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်းသည် နှိုင်းယှဉ်လျှင် မြန်ဆန်သော်လည်း ပြဿနာမှာ အလွန်ထူးခြားခြင်းမရှိပါ- သိပ်သည်းဆဖြန့်ဖြူးမှုအမျိုးမျိုးသည် တူညီသောပုံမှန်မဟုတ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဆွဲငင်အားအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များသည် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာကန့်သတ်ချက်များ၊ ငလျင်ဒေတာ သို့မဟုတ် ဂျီဩမေတြီနယ်နိမိတ်များအပေါ်တွင် အမြဲတမ်းမှီခိုနေရသည်။ ဆွဲငင်အားမော်ဒယ်လ်ကို အနည်ကျရေကန်များ၊ ဆားခုံးဖွဲ့စည်းပုံများ သို့မဟုတ် ကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှုများကို မြေပုံဆွဲရန် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

င. သံလိုက်ပုံစံထုတ်ခြင်း
သံလိုက်နည်းလမ်းများသည် သံလိုက်ခံနိုင်ရည်ရှိမှုနှင့် အကြွင်းအကျန်သံလိုက်ဓာတ်ပြုမှုအပေါ် အာရုံခံနိုင်စွမ်းရှိသည်။ သံလိုက်မော်ဒယ်လ်သည် သတ္တုရှာဖွေရေး၊ ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာမြေပုံရေးဆွဲခြင်းနှင့် မီးသင့်ကျောက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ထိရောက်မှုရှိသည်။ စိန်ခေါ်မှုများတွင် ဒေသတွင်းနှင့် ဒေသတွင်းပံ့ပိုးမှုများကို ခွဲခြားခြင်း၊ နေ့စဉ်ကွဲပြားမှုများအတွက် ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် သံလိုက်ဦးတည်ချက်တွင် မရေမရာမှုများ ပါဝင်သည်။ ခံနိုင်ရည်ရှိမှုအတွက် 3D သံလိုက်ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းသည် အတော်လေးအဖြစ်များပြီး ရေနံရူပဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် မကြာခဏပေါင်းစပ်ထားသည်။

၅။ နည်းလမ်းပေါင်းစုံ ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် ပူးတွဲပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း

နည်းလမ်းတစ်ခုစီတွင် မတူညီသော ထိခိုက်လွယ်မှုများရှိသောကြောင့် ပေါင်းစပ်မှုသည် အရေးကြီးသော ဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်-
– ငလျင်သည် အလျင်နှင့် အသံခုခံအားကို ထိခိုက်လွယ်သည်။
– ဆွဲငင်အားသည် သိပ်သည်းဆကို အာရုံခံနိုင်သည်။
- EM သည် လျှပ်ကူးနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်လွယ်သည်။

Joint inversion သည် dataset များစွာကို ပေါင်းစပ်ပြီး တစ်မူထူးခြားမှုမရှိခြင်းကို လျှော့ချပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုရှိသည်- (1) joint objective function ဖြင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း inversion သို့မဟုတ် (2) အခြားနည်းလမ်းဖြင့် ကန့်သတ်ထားသော နည်းလမ်းတစ်ခုမှ မော်ဒယ်ဖြင့် sequential inversion။ အချို့ကိစ္စများတွင်—ဥပမာ၊ geothermal—MT + gravity + seismic ၏ joint inversion သည် reservoir၊ cap rock နှင့် alteration zone များ၏ ပိုမိုတသမတ်တည်းရှိသော ရုပ်ပုံကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

၆။ အဓိကပြဿနာများ- ဖြေရှင်းချက်၊ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအနက်နှင့် မသေချာမရေရာမှု

မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အောက်ပါတို့ကို အမြဲထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်-
– ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး- အင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မြင်နိုင်ပုံ။ ငလျင်လှုပ်ခတ်မှုသည် ပုံမှန်အားဖြင့် မြင့်မားပြီး ဆွဲငင်အားမှာမူ နည်းပါးသည်။
– စူးစမ်းလေ့လာမှုအနက်- ERT သည် ရေတိမ်ပိုင်း-အလယ်အလတ်ဖြစ်ပြီး MT သည် အလွန်နက်နိုင်သည်။
– မသေချာမရေရာမှု- ဒေတာဆူညံသံ၊ မော်ဒယ်ယူဆချက်များနှင့် တစ်မူထူးခြားမှုမရှိခြင်း။

အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုမှာ နောက်ဆုံးမော်ဒယ်ကိုသာမက ကိုက်ညီမှု၊ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် မသေချာမှုအပိုင်းအခြား၏ အရည်အသွေးကိုပါ အစီရင်ခံရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းမရှိပါက မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အမှန်တကယ်ဖြစ်နိုင်ခြေများစွာထဲမှ တစ်ခုမျှသာဖြစ်သော်လည်း "တိကျသည်" ဟု ယူဆခံရနိုင်ခြေရှိသည်။

၇။ နောက်ဆုံးပေါ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများ

ကွန်ပျူတာ၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အယ်လဂိုရစ်သမ်များတွင် တိုးတက်မှုများသည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်းကို မောင်းနှင်နေပါသည်။ Full waveform inversion၊ large-scale 3D EM inversion နှင့် joint inversion တို့သည် ပိုမိုအသုံးများလာပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ စက်သင်ယူမှုအခြေပြုနည်းလမ်းများကို မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်းကို အရှိန်မြှင့်တင်ရန်အတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ပုံစံရှာဖွေခြင်းနှင့် အစားထိုးမော်ဒယ်လ်ချဉ်းကပ်မှုများကို အရှိန်မြှင့်တင်ရန် စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ သို့သော်၊ ဘက်လိုက်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ရှောင်ရှားရန် စက်သင်ယူမှုကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမူများနှင့် လယ်ကွင်းအတည်ပြုချက်များဖြင့် ထိန်းညှိရန် လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။

နိဂုံး

ဘူမိရူပဗေဒတွင် မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းများသည် အဆင့်မြင့် မော်ဒယ်လ်၊ ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းနှင့် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ အသိပညာပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ နည်းလမ်းတစ်ခုစီ — ငလျင်၊ ဘူမိလျှပ်စစ်၊ လျှပ်စစ်သံလိုက်၊ ဆွဲငင်အားနှင့် သံလိုက် — တွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိသောကြောင့် နည်းလမ်းရွေးချယ်မှုကို ပစ်မှတ်၊ အနက်နှင့် လိုအပ်သော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုအပေါ် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရမည်။ ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း၊ ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့်အညီ ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် နည်းလမ်းပေါင်းစုံပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ကို သင့်လျော်စွာအသုံးချခြင်းဖြင့် မြေအောက်မျက်နှာပြင် မော်ဒယ်လ်သည် အရင်းအမြစ်စူးစမ်းလေ့လာခြင်း၊ အန္တရာယ်လျှော့ချခြင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော ရုပ်ပုံများကို ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်သည်။

သင်အလိုရှိပါက ဤဆောင်းပါးကို သတ်မှတ်ထားသော အခြေအနေ (ဥပမာ ဘူမိအပူ၊ ရေနံနှင့် သဘာဝဓာတ်ငွေ့၊ သတ္တု သို့မဟုတ် ဘူမိနည်းပညာဆိုင်ရာ စူးစမ်းလေ့လာမှု) နှင့် ကိုက်ညီအောင် ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပါသည်၊ စာရင်းပြုစုထားနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ကိုးကားချက်များပါသည့် ပိုမိုပညာရပ်ဆိုင်ရာ ဗားရှင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။