Evaluating the feasibility of using artificial neural networks to predict lithofacies in complex glacial deposits

Abstract

The feasibility of using multilayer perceptron (MLP), an artificial neural network, was evaluated to predict lithofacies in complex glacial deposits within the Fraser-Whatcom Basin in southwest British Columbia, Canada, and northwest Washington State, USA. Descriptions of materials from borehole logs were standardized into lithofacies using natural language processing techniques to reduce subjectivity in classification and improve automation. Three data-selection alternatives were considered to evaluate the training and prediction capabilities of MLP. Block-model representations of the subsurface were created and the best geologic realization was verified against geologic cross-sections from independent studies, evidence of hydraulic connectivity between aquifers, and the occurrence of artesian wells. Verification results showed MLP predictions were typically more generalized but produced similar subsurface trends and recreated confining units contributing to local artesian conditions. MLP appears to be a promising algorithm to solve multi-class classification for geologic modelling purposes. The workflow developed has the added benefit of being stochastic with the potential to generate multiple geologic realizations to account for uncertainty in heterogeneity.

Résumé

La faisabilité de l’utilisation du perceptron multicouche (MLP), un réseau neuronal artificiel, a été évaluée pour prédire les lithofaciès dans les dépôts glaciaires complexes du bassin Fraser-Whatcom dans le sud-ouest de la Colombie-Britannique, au Canada, et le nord-ouest de l’État de Washington, aux États-Unis d’Amérique. Les descriptions des matériaux provenant des diagraphies ont été normalisées en lithofaciès à l’aide de techniques de traitement du langage naturel afin de réduire la subjectivité de la classification et d’améliorer l’automatisation. Trois possibilités de sélection des données ont été envisagées pour évaluer les capacités d’apprentissage et de prédiction du MLP. Des représentations du sous-sol sous forme de blocs ont été créées et la meilleure réalisation géologique a été vérifiée considérant des coupes géologiques transversales provenant d’études indépendantes, la connectivité hydraulique entre les aquifères avérée et l’occurrence de puits artésiens. Les résultats de la vérification ont montré que les prédictions du MLP avaient typiquement une généralisation importante, mais qu’elles produisaient des tendances souterraines similaires et recréaient des unités de confinement contribuant aux conditions artésiennes locales. Le MLP semble être un algorithme prometteur pour résoudre la classification multi-classe à des fins de modélisation géologique. Le processus de travail mis au point présente l’avantage supplémentaire d’être stochastique, avec la possibilité de générer plusieurs réalisations géologiques pour tenir compte de l’incertitude de l’hétérogénéité.

Resumen

Se evaluó la viabilidad del uso del perceptrón multicapa (MLP), una red neuronal artificial, para predecir litofacies en depósitos glaciares complejos dentro de la cuenca Fraser-Whatcom en el suroeste de la Columbia Británica, Canadá, y el noroeste del estado de Washington, EEUU. Las descripciones de materiales de los registros de sondeos se estandarizaron en litofacies utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural para reducir la subjetividad en la clasificación y mejorar la automatización. Se consideraron tres alternativas de selección de datos para evaluar las capacidades de entrenamiento y predicción del MLP. Se crearon representaciones del subsuelo mediante modelos de bloques y la mejor realización geológica se verificó con secciones geológicas de estudios independientes, pruebas de conectividad hidráulica entre acuíferos y la presencia de pozos artesianos. Los resultados de la verificación mostraron que las predicciones MLP eran típicamente más generalizadas, pero producían tendencias subsuperficiales similares y recreaban unidades de confinamiento que contribuían a las condiciones artesianas locales. MLP parece ser un algoritmo prometedor para resolver la clasificación multiclase con fines de modelización geológica. El flujo de trabajo desarrollado tiene la ventaja añadida de ser estocástico, con la posibilidad de generar múltiples realizaciones geológicas para tener en cuenta la incertidumbre en la heterogeneidad.

摘要

在加拿大不列颠哥伦比亚省西南部和美国华盛顿州西北部的Fraser-Whatcom盆地中, 评估了使用人工神经网络的多层感知器 (MLP) 方法预测复杂冰川沉积物岩相的可行性。采用自然语言处理技术将钻孔记录中的岩性描述标准化为岩相, 以减少分类的主观性并改善自动化。考虑了三种数据选择方案来评估MLP的训练和预测能力。创建了地下的块模型表示, 并通过独立研究的地质剖面、含水层之间的水力联系证据以及自流井的出现来验证最佳地质分布情况。验证结果显示, MLP的预测通常更具一般性, 但产生了类似的地下趋势, 并重新创建了导致局部自流条件的承压单元。MLP似乎是解决地质建模多类别分类问题的一种有前景的算法。开发的工作流程的附加优势是具有随机性, 有潜力生成多个地质分布以应对非均质性的不确定性。

Resumo

A viabilidade do uso do perceptron multicamadas (MLP), uma rede neural artificial, foi avaliada para prever litofáceis em depósitos glaciais complexos na Bacia de Fraser-Whatcom, no sudoeste da Colúmbia Britânica, Canadá, e no noroeste do Estado de Washington, EUA. As descrições de materiais dos registros dos furos de sondagem foram padronizadas em litofáceis usando técnicas de processamento de linguagem natural para reduzir a subjetividade na classificação e melhorar a automação. Três alternativas de seleção de dados foram consideradas para avaliar os recursos de treinamento e previsão do MLP. Foram criadas representações de modelos de blocos da subsuperfície e a melhor realização geológica foi verificada com base em seções transversais geológicas de estudos independentes, evidências de conectividade hidráulica entre aquíferos e a ocorrência de poços artesianos. Os resultados da verificação mostraram que as previsões do MLP eram normalmente mais generalizadas, mas produziam tendências semelhantes na subsuperfície e recriavam unidades de confinamento que contribuíam para as condições artesianas locais. O MLP parece ser um algoritmo promissor para resolver a classificação multiclasse para fins de modelagem geológica. O fluxo de trabalho desenvolvido tem a vantagem adicional de ser estocástico, com a possibilidade de gerar várias realizações geológicas para levar em conta a incerteza na heterogeneidade.