Удивительный ChatGPT от OpenAI: перспективен ли он для нишевых тем?

Спросить ChatGPT о Петрофизике

OpenAI недавно выпустила свой последний прототип чат-бота с искусственным интеллектом (ИИ), основанный на модели из серии GPT-3.5. Он предоставляет услугу, где вы можете задавать вопросы, и он дает подробный ответ в разговорной форме. Почти как если бы вы разговаривали с человеком!

ChatGPT основан на обученной модели с использованием Reinforcement Learning from Human Feedback, что позволяет имитировать разговор, отвечать на дополнительные вопросы и даже признавать ошибки.

Несмотря на то, что ChatGPT от OpenAI недавно покорил Интернет, так ли он хорош, как кажется, когда речь идет о нишевой теме?

В этой статье я задаю чат-боту 5 вопросов, относящихся к моей дисциплине петрофизики, и оцениваю ответы, которые дает ИИ, исходя из моих знаний в предметной области.

Подсказка 1. Объясните петрофизику простыми словами.

Идея:

Петрофизика — очень специализированная область в нефтегазовой отрасли. По сути, это роль, в которой мы пытаемся понять физические свойства горных пород, содержание в них жидкости и то, как эти жидкости движутся через породу. Эта роль в основном сосредоточена на идентификации нефти и газа по каротажным измерениям.

Иногда это трудно объяснить негеологу.

Ответ:

Петрофизика — это раздел геологии, изучающий физические свойства горных пород, в частности взаимосвязь между физическими свойствами горных пород и их способностью пропускать флюиды (такие как нефть, газ и вода). Проще говоря, петрофизика связана с пониманием физических характеристик горных пород и того, как эти характеристики влияют на поток флюидов через горные породы. Это важно для различных отраслей, таких как нефтегазовая промышленность, которые полагаются на возможность добычи нефти и газа из подземных резервуаров. Петрофизики используют различные методы, такие как бурение керна, каротаж скважин и геофизические исследования, для измерения и анализа физических свойств горных пород и их способности пропускать флюиды.

Комментарии и мысли:

В целом описание соответствует действительности. Основной отраслью для петрофизиков действительно является нефть и газ, но есть и другие области, такие как академические круги и роли, связанные с исследованиями.

Что касается объяснения темы простыми словами, то оно все же может быть слишком сложным и жаргонным для ненаучных дисциплин, особенно таких слов, как «каротаж скважин» и «передача флюидов». Последнее можно упростить до «позволить флюидам течь».

В ответе также есть небольшое количество повторов, причем последняя часть последнего предложения является повторением последней части первого предложения.

Я был бы счастлив — с некоторыми изменениями — использовать это описание, чтобы объяснить другим, что такое петрофизика.

Подсказка 2. Объясните, как работают приборы гамма-излучения для измерения радиоактивности пласта?

Идея:

Понимание того, насколько хорошо работают инструменты каротажа, как проводить измерения и как их интерпретировать, является одной из ключевых ролей петрофизика.

Это приглашение должно было проверить, как ChatGPT ответит на технический вопрос и предоставит ли он достаточно хороший обзор того, как работают инструменты гамма-каротажа.

Ответ:

Гамма-приборы — это тип приборов, используемых при каротаже скважин для измерения естественной радиоактивности пластов в недрах. Эти инструменты работают, обнаруживая гамма-излучение, которое представляет собой тип высокоэнергетического излучения, испускаемого некоторыми элементами, такими как калий, торий и уран. Когда эти элементы испускают гамма-излучение, его можно обнаружить с помощью прибора гамма-излучения и использовать для измерения радиоактивности пласта.

Гамма-инструменты обычно состоят из детектора излучения, такого как сцинтилляционный кристалл или газонаполненный детектор, который присоединен к длинному тонкому кабелю. Кабель опускается в скважину, и по мере его прохождения через пласты прибором регистрируется гамма-излучение, испускаемое элементами в породе. Затем инструмент отправляет эту информацию на поверхность, где она используется для создания гамма-каротажа, который представляет собой графическое представление радиоактивности пластов.

Гамма-кароты используются геологами и петрофизиками для понимания геологии недр и могут предоставить ценную информацию о составе и свойствах пластов. Эта информация важна для различных отраслей, таких как нефтегазовая промышленность, которые полагаются на возможность добычи нефти и газа из подземных резервуаров. С помощью приборов гамма-излучения петрофизики могут определить наиболее перспективные участки для бурения и добычи, а также разработать более эффективные и действенные методы добычи нефти и газа.

Комментарии и мысли:

В целом, это очень хорошее объяснение того, как работают инструменты гамма-излучения. Они действительно используются для измерения естественной радиоактивности трех ключевых элементов — калия, тория и урана — которые обычно встречаются в минералах, содержащихся в горных породах.

При проведении каротажа скважин канатными инструментами инструменты стыкуются между собой и спускаются на забой скважины на тросе. Его наматывают на буровую установку и производят измерения пластов. Гамма-инструмент содержит сцинтилляционный кристалл или трубку с газовым полем, но он помещен в металлический корпус инструмента. Отклик «сцинтилляционного кристалла или газонаполненного детектора, подсоединенного к длинному тонкому кабелю». может быть немного неправильно понят в этом контексте.

Что касается последней фразы в ответе, то она отчасти верна. Инструменты гамма-каротажа могут использоваться для определения потенциальных зон резервуаров. Более низкие показания гамма-каротажа указывают на потенциально чистые интервалы резервуара. Тем не менее, использование только одного гамма-инструмента не сможет сказать нам, есть ли у нас углеводороды в формации. Чтобы полностью охарактеризовать формацию и ее флюиды, нам потребуются дополнительные каротажные измерения.

Подсказка 3. Как рассчитать водонасыщенность по уравнению Арчи?

Идея:

Одним из основополагающих уравнений в области петрофизики является уравнение Арчи. Это уравнение позволяет нам получить водонасыщенность (Sw) из измерений каротажа скважины и ключевого параметра. Проще говоря, он используется для определения того, какая часть порового пространства (0–100%) заполнена водой, что, в свою очередь, может быть использовано для определения количества присутствующих углеводородов (1 — Sw).

Для уравнения Арчи требуется ряд ключевых параметров, таких как удельное сопротивление флюида в пласте (Rw), геометрия пор (извилистость — a) и доступное поровое пространство (φ — phi). Их можно получить с помощью других измерений или получить из пробок керна.

Ответ:

Уравнение Арчи — это широко используемое уравнение в петрофизике, которое используется для расчета водонасыщенности, т. е. количества воды, присутствующей в породе-коллекторе. Уравнение обычно записывается как:

S_w = (a * R_w) / (φ * m)

где:

S_w = водонасыщенность

a = показатель цементации (значение, которое зависит от типа породы и смачиваемости породы)

R_w = удельное сопротивление воды в породе

φ = пористость породы (доля объема породы, занятая порами)

m = коэффициент цементации (значение, которое зависит от типа породы и типа флюида, присутствующего в порах)

Чтобы использовать уравнение Арчи для расчета водонасыщенности, необходимо знать значения всех этих параметров. Получив эти значения, вы можете подставить их в уравнение и найти S_w, что даст вам водонасыщенность. Например, если a = 2, R_w = 100 Ом-метров, φ = 0,2 и m = 4, то водонасыщенность будет рассчитываться как:

S_w = (2 * 100) / (0.2 * 4) = 10

что означает, что порода имеет водонасыщенность 10%.

Стоит отметить, что уравнение Арчи — это упрощенная модель, которая предполагает определенные условия в отношении породы и флюидов, присутствующих в порах. На практике фактическая водонасыщенность может отличаться от значения, рассчитанного с использованием уравнения, и для точного прогнозирования водонасыщенности могут потребоваться другие более сложные модели.

Комментарии и мысли

Ответ по этому поводу отчасти правильный.

Он предоставляет информацию о нескольких ключевых параметрах, которые петрофизик использовал бы в этом уравнении, однако форма уравнения неверна, а некоторые параметры отсутствуют.

Форма, приведенная выше:

S_w = (a * R_w) / (φ * m)

должно быть:

Два отсутствующих параметра Rt — это удельное сопротивление пласта, а n — показатель насыщения. И то, и другое имеет важное значение при расчете водонасыщенности.

Верхняя строка уравнения, предоставленного ChatGPT, верна, а нижняя часть — нет. Пористость (φ) следует возводить в степень m, а не умножать на нее.

Кроме того, значения, использованные в примере, могут показаться правдоподобными на первый взгляд неопытному глазу.

Значения Rw, равные 100, чрезвычайно высоки, а значение m, равное 4, находится за пределами того, что можно было бы считать нормальным. Обычно m составляет около 2, но может варьироваться от 1,7 до 3,0 в зависимости от того, насколько хорошо цементирована порода.

Кроме того, параметр a, представляющий извилистость пор, неправильно помечен как показатель цементации, и в данном примере ему присвоено значение 2. Этот параметр обычно принимается равным 1, однако он может варьироваться в зависимости от типа присутствующей породы.

В целом, я был бы обеспокоен, если бы кто-то, не знающий предметной области, использовал предоставленное уравнение в реальной ситуации.

Подсказка 4: покажите мне уравнение Арчи в коде Python

Идея:

Я читал, что ChatGPT также может создавать код. Так что, как энтузиаст Python, я должен был попробовать это. Продолжая предыдущую подсказку, я хотел посмотреть, как данное уравнение можно записать в форме Python.

Ответ:

Вот пример того, как вы могли бы реализовать уравнение Арчи в Python:

# define the parameters
a = 2
rw = 100
phi = 0.2
m = 4

# calculate water saturation using the Archie equation
sw = (a * rw) / (phi * m)
# print the result
print(sw)

В этом примере значения параметров (a, rw, phi и m) жестко запрограммированы в программе. На практике вы, вероятно, захотите использовать пользовательский ввод или прочитать эти значения из файла или базы данных. Программа вычисляет водонасыщенность по уравнению Арчи, а затем выводит результат на экран. В этом случае выход будет равен 10, что означает, что порода имеет водонасыщенность 10%.

Комментарии и мысли:

Игнорируя тот факт, что уравнение неверно, оно предоставило полезный код Python, который можно запустить прямо сейчас. Кроме того, что удивительно, он создал связанные комментарии, чтобы помочь объяснить, что происходит.

Было бы неплохо, если бы это уравнение превратилось в функцию, позволяющую пользователю передавать параметры. Это то, что также можно спросить у бота ChatGPT, если это необходимо.

В конце также предлагается, как улучшить код, используя пользовательский ввод или чтение значений из файла, что обычно и делается.

Как и в случае с предыдущей подсказкой, я был бы обеспокоен использованием уравнения в этой форме, однако оно генерировало исполняемый код.

Подсказка 5: Как рассчитать плотность пористости?

Идея:

Следуя ошибочному уравнению водонасыщенности, я должен был убедиться, что это единичный случай. Поэтому мне пришлось попробовать это с другим простым, но часто используемым уравнением — уравнением плотности и пористости.

Это уравнение используется для определения того, сколько порового пространства доступно в породе, на основе ряда ключевых параметров и каротажного измерения объемной плотности.

Ответ:

Для расчета плотности пористости необходимо знать плотность породы и плотность жидкости, заполняющей поры в породе. Затем вы можете использовать следующее уравнение:

φ = (ρ_m — ρ_f) / ρ_m

где:

φ = плотность пористости

ρ_m = плотность породы

ρ_f = плотность жидкости в порах

Это уравнение просто вычисляет разницу между плотностью породы и плотностью жидкости и делит эту разницу на плотность породы. Результатом является плотность пористости, которая является мерой объема пор в породе по отношению к общему объему породы.

Например, если плотность породы составляет 2,7 г/см³, а плотность жидкости в порах – 1,0 г/см³, то плотность пористости будет рассчитываться как:

φ = (2.7–1.0) / 2.7 = 0.63

что означает, что порода имеет плотность пористости 63%.

Стоит отметить, что это уравнение представляет собой упрощенную модель, которая предполагает, что порода и жидкость в порах имеют постоянную плотность. На практике фактическая пористость по плотности может отличаться от значения, рассчитанного с использованием этого уравнения, и могут потребоваться другие более сложные модели для точного прогнозирования пористости по плотности.

Комментарии и мысли:

Опять же, ChatGPT предоставил частично правильное уравнение с правдоподобными параметрами. Однако правильная форма показана ниже:

Где ρ_m — плотность матрицы, ρ_f — плотность жидкости, а ρ_b — объемная плотность, измеренная с помощью прибора для каротажа плотности.

Значения, которые он предоставляет для матрицы и жидкости, находятся в пределах ожидаемых значений, однако расчетная пористость 63% невозможна в природе. Все, что выше 47,6%, и скала рухнет.

Интересно, что он подобрал правильные математические символы и единицы измерения для различных измерений плотности.

Как и прежде, я был бы обеспокоен тем, что любой, кто не знает предметной области, использует это уравнение для выполнения расчетов и работы в реальном мире.

Краткое содержание

В целом я впечатлен и с энтузиазмом отношусь к ChatGPT и его использованию, однако у меня есть серьезные опасения, если он будет использоваться неспециалистами для получения информации об уравнениях и методах ниши. Как видно здесь, чат-бот изо всех сил пытался предоставить правильную форму уравнений.

Я вижу, что в его нынешнем виде он используется для генерации идей и обсуждения тем, но вы всегда должны помнить, что то, что он предлагает, может быть неправильным.

Фактически, совсем недавно StackOverflow временно запретил ChatGPT использовать контент со своей платформы для генерации ответов из-за его точности. Будет интересно посмотреть, как это будет развиваться в течение следующих нескольких недель.

Считаю ли я, что в будущем он сможет заменить Google и Wikipedia? Возможно, через несколько лет после дополнительного обучения, но на данный момент я бы не придавал слишком большого значения ответам. Я всегда стараюсь проверять, что он предоставляет, с другими источниками, где это возможно.

Также существует риск того, что если эти инструменты будут использоваться неопытными людьми, они могут впоследствии привести к серьезным проблемам. То же самое можно сказать и о многих доступных алгоритмах и программах машинного обучения.

Спасибо, что прочитали. Прежде чем идти, вы должны обязательно подписаться на мой контент и получать мои статьи в свой почтовый ящик. Ты можешь сделать это здесь! Кроме того, вы можете подписаться на мою рассылку новостей, чтобы бесплатно получать дополнительный контент прямо в свой почтовый ящик.

Во-вторых, вы можете получить все возможности Medium и поддержать меня и тысячи других авторов, подписавшись на членство. Это стоит всего 5 долларов в месяц, и у вас есть полный доступ ко всем потрясающим статьям на Medium, а также возможность зарабатывать деньги своим текстом. Если вы зарегистрируетесь, используя мою ссылку, вы поддержите меня напрямую частью вашего гонорара, и это не будет стоить вам больше. Если вы это сделаете, большое спасибо за вашу поддержку!