Detección de anomalías y coincidencia de patrones
Uno de los puntos fuertes de la IA es la flexibilidad y la reproducibilidad con múltiples tipos de datos. Nuestras herramientas de reconocimiento de patrones y detección de anomalías utilizan datos electromagnéticos, magnéticos de gradiente y de gravedad. La coincidencia de anomalías utiliza perfiles de yacimientos conocidos o formaciones de destino para compararlas con anomalías en otros conjuntos de datos y clasificarlas en función de su similitud. La rutina de detección de anomalías, o PeakFinder, se utiliza para localizar mínimos y máximos en los datos de línea. Los picos se discriminan en función de varios factores, incluida la amplitud, la prominencia y el ancho del pico, entre otros atributos. Las características de los picos se utilizan para generar varias métricas, como la amplitud máxima, el deterioro del tau, la dirección y el ángulo de inclinación. La herramienta de comparación de anomalías examina los datos de línea/canal y los compara con las respuestas seleccionadas de los datos de la encuesta y/o aquellas generadas a partir de placas teóricas/sintéticas. Se pueden modelar datos magnéticos, electromagnéticos y/o de gravedad. Se devuelve un resultado normalizado con valores entre 0 y 1 según la similitud de los datos del canal con la señal de destino. Los resultados se muestran como un mapa de similitud que resalta los segmentos de las líneas de vuelo que son similares o diferentes a la señal de destino.
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