[4A1-GS-10] AI応用：大規模言語モデル

[4A1-GS-10-01] 大規模言語モデルの岩石物理への適用

CO2またはH2で飽和した岩石の地震速度推定の評価

〇柾谷 将吾¹ (1. 株式会社INPEX)

キーワード：大規模言語モデル、エネルギートランジション、地下、脱炭素

2022年にChatGPTがリリースされて以降、大規模言語モデル（以下、LLM）を用いた生成系AIは急速に普及し、様々な分野を変革する可能性が示されている。本研究では、CO2またはH2で飽和した岩石の地震速度推定に焦点を当て、LLMに基づく岩石物理モデリング手法の妥当性を複数のアルゴリズムを用いて検証する。これらのガスの地中貯留は脱炭素化やエネルギー転換の観点から重要性が増しており、ガス圧入前後の岩石の地震波速度や密度のような弾性的性質の変化をモニタリングする必要がある。実験結果に基づき既存の理論や経験式を用いて、これらの変化を推定できるが、最適なモデルやパラメタを選択することには、依然として不確実性が伴う。本研究では、複数の汎用LLMが、ガス圧入時の岩石の地震波速度を推定する問題に対して、モデルとパラメタを正確に選択できるかどうかを調査した。公開されている論文の実験データを用いて、テキストベースの入力と出力のみでブラインドテストを実施した。テストの結果、アルゴリズムや質問内容によって回答の精度は変動するものの、一部のケースでは短時間で正確な結果が得られることが明らかとなった。