Earth&Climate Tech

Геотермальная энергия, когда же уже? Три года назад издание Vox опубликовало классную статью "Geothermal energy is poised for a big breakout", в которой дается обзор этого источника энергии и технологий для добычи геотермальной энергии. Очень интересно и познавательно, почитайте - ссылка! Статья написана в позитивном ключе, что мол даже 0.1% тепловой энергии Земли достаточно, чтобы обеспечить энергией все человечество на 2 миллиона лет вперед, и технологии на подходе. Неделю назад, это же издание опубликовало более отрезвляющий материал "Is the future of energy ... pouring water on hot rocks in the ground?", написанный по следам успехов компании Fervo, которая впервые добилась результатов по генерации электричества в промышленных масштабах с помощью технологии усоверщенствованных геотермальных систем (ESG), я писал об этом тут. Авторы пишут, что технология конечно работает, но стоимость решения на данный момент $450 за киловатт, в то время как ветер и солнце дают $30-50 за киловатт. Пока технология добычи геотермальной энергии настолько неэфективна, что при циркуляции воды внутри системы, ее потери составляют до 20%, что собственно, даже дороже конечного продукта, поставляемого электричества. Статья. Если кто-то хочет начать разбираться в том как работает добыча энерегии с помощью геотермальных систем, я советую прочитать обе статьи. Вторая, конечно, своего рода ложка дегтя. Но если посмотреть с другой стороны, инженеры, работающие в геотермалке должны трезво смотреть на мир и попытаться найти технологические решения, которые действительно помогут в масштабировании технологии. #geothermal#climate

Статья -> Seismic Foundation Model (SFM): a new generation deep learning model in geophysics

​​Seismic Foundation Model от создателя FaultSeg3D Как говорится paper alert📖! Когда-то давно d 2018, тогда еще сотрудник Техасского Университета в Остине, Xinming Wu сделал синтетический датасет сейсмических моделей с разломами и обучил на нем довольно простую по нынешним временам сверточную нейронную сеть для сегментации разломов - FaultSeg3D. Написал статью и выкатил модель в октрытый доступ. На тот момент это был прорыв, так как модель работала во многом лучше существующих на тот момент инструментов. Совсем недавно, он же сделал первый шаг к созданию первой базовой модели (Foundation Model) для сейсмического анализа недр и выпустил статью - "Seismic Foundation Model (SFM): a new generation deep learning model in geophysics". Особенность базовых моеделей в том, что они обучены на огромном количестве данных и служат отправной точкой для разработки специализированных моделей и могут быть легко адаптированы к широкому спектру применений. Авторы накопали 192 сейсмических куба, >2 миллионов сейсмических разрезов и натренировали эту самую сейсмическую базовую модель, используя архитектуру Трансформера. Затем протестировали работу модели на различных задачах: классификация фаций, сегментация геологических тел, сейсмическая инверсия, подавление шумов и интерполяция сейсмической записи. Теперь они могут дообучать модель или использовать тонкую настройку для более узких задач. Побольше бы такого! В обсчем, что тут сказать, Data is a King 👑. Есть данные, будет и базовая модель. Но только, сдается мне, что даже с "номинально" открытыми данными все не так просто и там куча условностей. Видимо по этому, ссылка на гитхаб в статье не работает 😀. Статью можете нати во вложении! #ML#AI#paper

Хакатон по сегментации микроскопических объектов. Приз от $1K до $12K 💸 Давненько не слышал ничего от Xeek. И вот буквально вчера они выкатили очередной челлендж по выделению объектов на снимках шлифов горных пород (микроскопический масштаб). Условие - использовать только обучение без учителя (undupervised segmentation). Других органичений по методам нет - хоть кластеризация, хоть SAM от Меты, или его спин-офф segmenteverygrain На картинке то как организаторы хотят видеть результат. Первый приз 12 тысяч американских денег, последний - одна тысяча американских денег. Дедлайн 13 октября. Дерзайте! Детали #hackathon#challenge

Литиевая лихорадка в Неваде Геологи искали-искали и обнаружили в Неваде крупнейшее месторождение лития в древнем супервулкане Макдермитт. По подсчетам 20-40 млн. тонн (по верхней планке ~1.4 триллиона долларов💸). Если прогнозы подтвердятся, то это больше чем в солончаках в Боливии чуть ли не в 2 раза. Добычу планируют начать в 2026 году. Как же это все произошло? (ведь немало времени прошло🤐).Если кратко, то около 16 миллионов лет назад произошел вулканический взрыв 🌋 и образовавшаяся кальдера наполнилась щелочной магмой, богатой натрием, калием и литием. В результате взрыва также образовалось озеро, которое сохранялось на протяжении сотен тысяч лет и с отложением лития в глинистые почвы. В результате еще одного вулканического события дно высохло с образованием расолов лития и калия, и последующим захоронением. На второй картинке образец литиесодержащей горной породы, образовавшейся в результате этих событий. Для большинства камень как камень, ничто не говорит о том, что буквально из него сделаны батарейки в машинах или карманных фонариках. Есть конечно нюанс, месторождение находится на землях коренных народов и они протестуют против развертывания добычи, называя это "зеленый колониализм". Так как заварушка намечается серьезная и добыча лития все еще далека от экологически чистой, то, например, фермеры тоже не испытывают энтузиазма, как собственно и экологи. #mining#news#lithium#climate

RockPhyPy - рок-физика 🤘 в Питоне 🐍 Рок-физика - занимательная часть наук по исследованию недр, а не то что вы подумали. Правильный перевод конечно "физика горных пород", но на пост-советском пространстве это название заразервировала немного другая дисциплина. Рок-физика изучает взаимоотношения между физическими свойствами пород и геофизическими наблюдениями в разных условиях. Например, как количественно оценить изменение свойств горных пород на основе поведения сейсмических волн, распространяющихся через них. В рок-физике особое внимание уделяют и эффекту наличия того или иного флюида в порах горных пород и как в связи с этим изменится геофизический сигнал. Это важно для УВ, захоронения СО2 и геотермалки. Такое вступление, чтобы представить вам RockPhyPy - набор инструментов в Питоне для моделирования в этой области. Вся научная основа взята из Справочника рок-физика (Rock Physics Handbook). И в догонку статья с описанием API и всего инструментария. #subsurface#geo#programming#rockphysics

☁️Погода наконец-то перестанет нас дурить! Компания Google анонсировала обновлённую версию открытого бенчмарка WeatherBench для тестирования и сравнения разных моделей прогноза погоды. WeatherBench 2 позволит ученым объективно оценивать точность прогнозов, созданных с помощью машинного обучения. Это важно, чтобы понимать насколько новые нейросетевые модели превосходят традиционные физические модели погоды. В бенчмарке уже есть результаты нескольких передовых ML-моделей, например, MetNet от Google и GraphCast от DeepMind. По многим показателям они сопоставимы с лучшими физическими моделями. Главное преимущество ML-моделей - скорость. Они генерируют прогноз за минуты, а не часы. Это важно для своевременного предупреждения об опасных явлениях (вот на берне бы нам такая штука не помешала на прошлой неделе). В будущем WeatherBench 2 будет расширен для тестирования вероятностных ML-моделей погоды. Цель - ускорить создание точных и надёжных прогнозов с помощью ИИ. 👌Блог-пост

Пятница! Помогу вам провести эти выходные абсолютно бессмысленно. По этой ссылочке занятная анимация - страна светится каждый раз, когда в ней рождается ребенок. Можно посмотреть сколько родилось детей пока страница была открыта. #fun#Friday

Факельное сжигание газа. Агрегатор данных Очередной агрегатор данных. На этот раз по факелам, которые являются основным источником выбросов CO2экв в нефтегазе. Только за 2022 год "надымили" на 357 миллионов тонн CO2экв. Можно визуализировать по странам и регионам. Больше всего сжигает Россия, Ирак и Иран, но США там тоже недалеко. Ссылка #oil#gas#CO2#climate

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface

Asteroid Launcher! Пятница! Смотрите какая классная игрушка. Выбираете тип астероида, его диаметр, скорость и угол падения. Кликаете на место, куда астероид упадет и....наслаждаетесь апокалипсисом 🔥☄ Позже можно посмотреть статистику сколько людей испарилось, сколько умерло от огня и ожогов, какого размера кратер и какой мощности взрыв. Ваще конечно. Не хило я это по Манхэттену... Теперь я Брюса Уиллиса еще больше зауважал😎 AsteroidLauncher - 🎮 #fun#Friday