Компьютерная технология обработки геофизической информации, организованной в профильные сети наблюдений методами вероятностно-статистического подхода тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат технических наук Юдин, Дмитрий Борисович

• Юдин, Дмитрий Борисович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Юдин, Дмитрий Борисович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. СОВРЕМЕННЫЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ НАБЛЮДЕНИЙ.

1.1.Геоинформационные системы.

1.2.Компьютерные технологии.

ГЛАВА II. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ «КОСКАД ПРОФИЛЬ».

2.1. Алгоритмы оценки статистических и градиентных характеристик.

2.2. Алгоритмы оценки спектрально-корреляционных характеристик.

2.3. Алгоритмы линейной фильтрации.

2.4. Алгоритмы обработки многопризнаковой геофизической информации.

2.5.Статистическое и корреляционное зондирование геополей.

2.6.Алгоритм оценки параметров гравимагнитных моделей (по Андрееву Б.А.)

ГЛАВА III. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ «КОСКАД ПРОФИЛЬ».

3.1.Структура базы данных и элементы файловой системы компьютерной технологии.

3.2.Сервисные программные модули компьютерной технологии.

3.3.Программы визуализации информации, организованной в профильные сети.

3.3.1.Модуль визуализации схемы расположения профилей.

3.3.2.Модуль представления информации в виде растровой карты.

3.3.3.Программа визуализации данных в виде карты профилей.

3.3.4.Модуль просмотра информации в виде разрезов.

3.3.5.Программный модуль просмотра трехмерных профильных сетей в проекции

3.4.Программы оценки статистических, спектрально-корреляционных и градиентных характеристик геополей.

3.6.Программы оценки параметров аномалиеобразующих объектов.

3.7.Методы линейной оптимальной фильтрации.

3.8.Способы обнаружения слабых аномалий.

3.9.Обработка комплексных наблюдений.

ГЛАВА IV. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ «КОСКАД ПРОФИЛЬ».

4.1.Применение компьютерной технологии при обработке и интерпретации геофизических наблюдений вдоль опорных региональных профилей.

4.2.Применение компьютерной технологии при обработке и интерпретации аэрогеофизических данных.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Компьютерная технология обработки геофизической информации, организованной в профильные сети наблюдений методами вероятностно-статистического подхода»

Актуальность работы. Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа геолого-геофизической информации «КОСКАД ЗЭ» предназначена для обработки и интерпретации данных методами вероятностно-статистического подхода, организованных в трехмерные (как частный случай двумерные) регулярные сети [48]. Эта технология сегодня достаточно широко используется во многих геологоразведочных организациях России, и с её помощью решается широкий спектр интерпретационных задач геофизики при обработке потенциальных полей, сейсмических данных, геохимических наблюдений и другой оцифрованной геолого-геофизической информации.

Однако геофизические наблюдения, практически никогда не выполняются по регулярным сетям наблюдений. Поэтому для их анализа и обработки с использованием компьютерной технологии «КОСКАД ЗБ», да и большинства других аналогичных систем, необходимо обязательное выполнение процедуры приведения исходных наблюдений к регулярной сети («гр идо вин ия»).

Такие процедуры, а иногда и множество процедур, имеются во многих компьютерных технологиях обработки и интерпретации геолого-геофизической информации, например «кг'щ'т%». При этом, все известные методы «гридования», базируются на различных алгоритмах аппроксимации и интерполяции, для которых характерно сглаживание исходных наблюдений, то есть исключение высокочастотной компоненты и экстраполяция наблюдений в точки, где информация отсутствует.

Отмеченные выше нежелательные эффекты, связанные с необходимостью предварительного «гридования» исходных наблюдений, в целом ряде случаев оказывают существенное влияние на качество конечных результатов. В то же время, при анализе данных потенциальных полей, с целью изучения глубинного строения земной коры, влияние высокочастотной составляющей поля, практически мало сказывается на качестве конечных результатов. Однако, если глубина исследований при интерпретации данных магниторазведки, определяется первой сотней метров, исключение из обработки высокочастотной компоненты приводит, к потере основной информации, содержащейся в исходных данных и необходимой для решения поставленной геологической задачи.

Именно поэтому, часто, для исследователя является предпочтительным отказаться от площадной обработки наблюдений, и использовать методы профильной обработки исходных данных. Но в любом случае, исключение высокочастотной компоненты из исходных наблюдений, не является оправданным. Особенно это касается наиболее распространенных сегодня аэрогеофизических наблюдений и данных морской геофизики.

Известно, что столь востребованные сегодня исследования морского шельфа геофизическими методами с целью поиска и разведки углеводородов, проводятся по криволинейным профилям. При этом расстояние между соседними точками регистрации поля на профиле может составлять сантиметры. В то же время расстояние между морскими профилями иногда достигает сотен и тысяч метров. Та же картина, пусть в меньшей степени, наблюдается и при проведении аэрогеофизических наблюдений. Такой подход к выбору сетей наблюдения в первую очередь определяется экономическими причинами - стоимостью работ. Поэтому, создание данной компьютерной технологии представляет актуальную проблему.

На рисунке 1.1 представлено магнитное (красным цветом) поле вдоль отдельных аэрогеофизических профилей, а синим цветом - разница между наблюденными данными и данными, приведенными к регулярной сети, то есть информация, которая теряется в результате гридования исходных данных. Хорошо видно, что исключенная из дальнейшей обработки составляющая содержит достаточное количество, коррелируемой вдоль профиля, информации, в среднем амплитудном диапазоне +-5 нт, полезной для качественной окончательной интерпретации.

На рисунке 1.2 слева показаны результаты приведения профильных данных к регулярной сети 250x250 м. Расстояние между профилями наблюдений равно приблизительно 1000 м, а между пикетами примерно 250 м. На этом же рисунке справа приведены результаты гридования тех же данных, но не по всем исходным профилям наблюдений, а по профилям расположенным на расстоянии 5000 м, то есть каждым пятым профилем. В центральной части рисунка приведено разностное поле, содержащее информацию, которая теряется после гридования разряженной сети наблюдений.

Анализ разностного поля показывает, что амплитуда аномалий разностного поля достигает 20 пЮ, а радиус аномалий изменяется от десятков метров до нескольких километров. Именно поэтому в некоторых случаях для исследователя является предпочтительным, отказаться от площадной обработки наблюдений, и использовать методы профильной обработки исходных данных, так как исключение высокочастотной компоненты из исходных наблюдений, не является оправданным.

Компьютерная технология «КОСКАД ПРОФИЛЬ», представляет технологию, ориентированную на анализ и обработку профильных данных, с использованием хорошо зарекомендовавших себя алгоритмов, составляющих функциональное наполнение технологии «КОСКАД ЗЭ».

Цели и задачи исследования. Основной целью исследований является создание компьютерной технологии статистического и спектрально-корреляционного анализа геофизических наблюдений, организованных в нерегулярные профильные сети наблюдений.

Достижение цели базируется на решении следующих задач:

- построение и программная реализация оптимальной структуры базы данных для эффективного обеспечения процесса обработки и интерпретации геофизической информации, организованной в нерегулярные профильные сети наблюдений;

- разработка оригинальных алгоритмов визуализации трехмерной информации, организованной в нерегулярные профильные сети наблюдений;

- построение программного интерфейса для работы с данными, организованными в трехмерные профильные сети;

- адаптация и модификация известных алгоритмов обработки и интерпретации геофизических наблюдений методами вероятностно-статистического подхода к анализу профильных наблюдений;

Научная новизна исследований определяется:

1.Созданием модификаций алгоритмов оценки статистических и спектрально-корреляционных характеристик геополей, линейной оптимальной фильтрации, обнаружения и комплексного анализа профильных наблюдений, организованных в нерегулярные сети;

2.Разработкой оригинальных алгоритмов оценки параметров аномалиеобразующих объектов и корреляционного зондирования по нерегулярным сетям наблюдений;

3.Созданием компьютерной технологии анализа, распознавания и классификации многопризнаковых наблюдений, организованных в трехмерные нерегулярные профильные сети;

Защищаемые положения:

1.Предложены и реализованы модификации алгоритмов оценки статистических, градиентных и спектрально-корреляционных характеристик, параметров аномалиеобразующих объектов, линейной оптимальной фильтрации, обнаружения слабых аномалий, классификации и распознавания образов для данных, организованных в профильные нерегулярные сети наблюдения, что существенно расширяет возможности анализа геофизических полей.

2.На основе предложенных алгоритмов создана компьютерная технология по обработке и интерпретации геофизической информации, организованной в профильные нерегулярные сети методами вероятностно-статистического подхода.

З.Применение созданной компьютерной технологии на базе методов вероятностно - статистического подхода к анализу данных существенно повышает эффективность обработки, качество и детальность конечной интерпретации аэрогеофизических наблюдений, данных морской геофизики, наблюдений по региональным профилям и другой геолого-геофизической информации, организованной в профильные нерегулярные сети наблюдений.

Практическая ценность работы состоит в создании компьютерной технологии по обработке данных организованных в профильные нерегулярные сети методами вероятностно-статистического подхода и внедрением программно-алгоритмического обеспечения в геологоразведочных организациях (РГГРУ, Аэрогеология, ВИМС). Применение созданной технологии существенно повышает результативность геофизических методов при проведении поисковых, разведочных и оценочных работ.

Личный вклад. Все положения, выносимые на защиту, выполнены автором или при его непосредственном участии. Автором проведены исследования по разработке базы данных (БД) и программной реализации модулей системы управления БД для эффективной работы с координатно-привязанной информацией, организованной в трехмерные профильные сети. Разработан оригинальный интерфейс и модули графического представления геолого-геофизической информации, организованной в трехмерные профильные сети наблюдения. Предложены новые и адаптированы известные алгоритмы анализа геолого-геофизической информации методами вероятностно-статистического подхода, для данных организованных в трехмерные профильные сети наблюдения.

Методы, используемые в диссертации. Методологическую основу исследования составляют современные подходы к разработке программного обеспечения в области обработки и интерпретации геолого-геофизической информации, базирующиеся на использовании современных языков программирования, эффективной организации данных и файловой структуры, средств визуализации информации.

Алгоритмические решения способов обработки и интерпретации построены на использовании теории вероятностей и математической статистики, многомерного статистического и дисперсионного анализа, теории случайных процессов, кластерного анализа, спектрально-корреляционного анализа, оптимальной фильтрации.

В работе используются адаптированные процедуры компьютерной технологии статистического и спектрально-корреляционного анализа данных «КОСКАД ЗБ»

Заключение диссертации по теме «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых», Юдин, Дмитрий Борисович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований были выполнены следующие работы:

1.Проведены исследования по изучению функционального наполнения компьютерной технологии «КОСКАД ЗБ» с целью трансформирования реализованных в ней алгоритмов для обработки геолого-геофизической информации, организованной в профильные сети наблюдения.

2.Разработана концепция структуры базы данных и комплекс программ по работе с информацией организованной в профильные сети.

3.Создан интерфейс основной программы технологии статистического и спектрально-корреляционного анализа данных, организованных в профильные сети.

4.Разработаны программы графического представления информации профильным сетям наблюдений.

5.Модифицированы программы технологии «КОСКАД ЗБ» для работы с информацией, организованной в профильные сети.

6.Проведено тестирование программного обеспечения на модельных и реальных данных.

Планируется продолжить работу по совершенствованию компьютерной технологии «КОСКАД ПРОФИЛЬ» в направлении улучшения средств графического представления информации и обмена данными с другими обрабатывающими компьютерными системами. Для более полного анализа разрезов по отдельным профилям интерес представляет более полное использование двумерных алгоритмов обработки информации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Юдин, Дмитрий Борисович, 2011 год

1. Аронов В.И. Методы математической обработки геолого-геофизических данных на ЭВМ. М., Недра 1977.

2. Аронов В.И. Методы построения карт геолого-геофизических признаков и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ. Москва, Недра 1990.

3. Бат М. Спектральный анализ в геофизике./ Пер. с английского Лисина В.Н., Кузнецова В.М. М. Недра 1980.

4. Березкин В.М. Метод полного градиента при геофизической разведке. -М.: Недра, 1988, 188с.

5. Березкин В.М., Жбанков Ю.В., Филатов В.Г., Трайнин П.Н., Булычев Е.В. Методические рекомендации по технологии обработки и интерпретации геофизических данных (ТПОИГД). М.: изд. Нефтегеофизики, 1992, 80с.

6. Блох Ю.И. Решение прямых задач гравиразведки и магниторазведки. Учебное пособие. -М.: ММГА, 1993, 79с.

7. Вахромеев Г.С. Основы методологии комплексирования геофизических исследований при поисках рудных месторождений. М., Недра 1978.

8. Вахромеев Г.С., Давыденко А.Ю. Моделирование в разведочной геофизике. М. Недра 1987.

9. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Наука 1969.

10. Гольцман Ф.М., Калинина Т.Б. Статистическаяинтерпритация магнитных и гравитационных аномалий. Ленинград, Недра 1983.

11. Гольцман Ф.М., Калинина Т.Б. Комплексирование геофизических наблюдений. Изв. АН СССР. Сер. Физика Земли 1973 №8 стр. 31-42.

12. Гурвич И.И., Боганик Т.Н. Сейсмическая разведка. М. Недра, 1980.

13. Девис Дж. Статистический анализ данных в геологии. М., Недра 1990.

14. Демура Г. В., Лукина О.П., Никитин A.A. Выделение геофизических аномалий с помощью самообучающихся фильтров. Изв. Вузов. Геология и разведка 1973, №9, стр. 103-109.

15. Демура Г.В., Никитин A.A., Тархов А.Г. Классификация геологических объектов по данным комплекса геофизических методов на принципах самообучения. Изв. Вузов. Геология и разведка 1974 №2 стр. 133142.

16. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложение. М. Мир. 1971.

17. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М. Финансы и статистика 1985.

18. Канасевич Э.Р. Анализ временных последовательностей в геофизике. М. Недра 1985.

19. Клаербоут Джон Ф. Сейсмическое изображение земных недр. М. Недра 1989.

20. Клаербоут Джон Ф. Теоретические основы обработки геофизической информации. М. Недра 1981.

21. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Т. 11 М. Сов.радио 1969.

22. Ломтадзе В.В. Программное обеспечение обработки геофизических данных. М. Недра 1982.

23. Лобанов Ф.М, Петров A.B. и др. «Интерпродолжение и эпигенетическое магнитоминералообразование в нефтегазоразведке» Учебное пособие для студентов, аспирантов, и научных сотрудников. Москва 2009.

24. Михайлов И.Н., Мудрецова Е.А. Методические рекомендации по интерпретации высокочастотной гравиметрической съемки с целью поисков залежей нефти и газа. НПО « НЕФТЕГЕОФИЗИКА», 1990.

25. Никитин A.A. Статистические методы выделения геофизических аномалий. М. Недра 1979.

26. Никитин A.A., Петров A.B., Зиновкин C.B., Адаптивные процедуры выделения геологических объектов в геофизических полях. Из.Вузов. Геология и разведка, 2006, № 3, с. 50-56.

27. Петров A.B., Никитин A.A. Многомерные аналоги способа обратных вероятностей и самонастраивающейся фильтрации. Геология и разведка Изв. ВУЗов N2 1989 г.

28. Петров A.B., Никитин A.A. Программно алгоритмическое обеспечение обработки геофизических данных при выделении слабоконтрастных объектов. "Советская геология", N6,1991 г.

29. Петров A.B., Никитин A.A. Классификация комплексныхгеополей на однородные области. Геология и разведка Изв.ВУЗов N3 1990.

30. Петров A.B., Никитин А.А.,Лыхин A.A. Комплекс спектрально корреляционного анализа данных "КОСКАД". Тезисы Всесоюзного семинара им. Успенского "Теория и практика геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий". Алма Ата, Февраль, 1990.

31. Петров A.B., Никитин A.A., Демура Г.В. Пакет программ спектрально корреляционного анализа данных. Тезисы Международного семинара "Автоматизация научных исследований в геологии, горном деле, экологии." Москва. Апрель, 1991.

32. Петров A.B., Никитин A.A. Статистические методы обнаружения слабоконтрастных аномалий. Тезисы Всесоюзного семинара им.Успенского "Теория и практика геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий". Москва. Февраль, 1990.

33. Петров A.B., Лыхин A.A., Алексашин.А.С., Клюев Ю.А. Система обработки и комплексного анализа геоданных COSCAD. Тезисы Международной конференции "Геофизик и современный мир". МГУ Москва. Август, 1993.

34. Петров A.B., Никитин A.A. «Теоретические основы обработки геофизической информации» Москва 2008. Учебник

35. Петров A.B., Ермолаева Г.М., Солоха Е.В. «Распознавание многопризнаковых геофизических аномалий на основе проверки многомерной гипотезы. Ж. Технологии сейсморазведки №2, Изд. ГЕРС Тверь 2009, с. 24-29

36. Петров A.B., Никитин A.A., Зиновкин C.B. Развитие статистических приемов обработки и интерпретации геофизических полей в компьютерной технологии «КОСКАД 3D», «Геология и разведка» 2007, № 7 с.68-74

37. Петров A.B. Руководство пользователя системой КОСКАД-30. 2001г.

38. Петров A.B., Никитин A.A. Классификация комплексных геополей на однородные области. Геология и разведка, Изв. ВУЗов №3, 1990.

39. Петров A.B. Алгоритм адаптивной энергетической фильтрации профильных геофизических наблюдений. Геология и разведка, Изв. ВУЗов №1, 1994.

40. Петров A.B. Алгоритм двумерной адаптивной энергетической фильтрации геофизических наблюдений. Геология и разведка, Изв. ВУЗов №4, 1994.

41. Петров A.B. Методы многомерного дисперсионного анализа в алгоритмах комплексной интерпретации геофизических наблюдений. Геофизика №1,1996.

42. Петров A.B. Адаптивная фильтрация геополей. Геоинформатика №6, 1996.

43. A.B. Петров, A.A. Трусов А.Н. «Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа трёхмерной геоинформации Коскад 3D». Геофизика 4, 2000 г., с. 29-33.

44. Петров A.B., Никитин A.A. «Теоретические основы обработки геофизической информации» Москва 2008. Учебник

45. Страхов В.Н. Использование методов теории функций комплексного переменного в плоских задачах гравиразведки и магниторазведки. Учебное пособие. -М.: АН СССР, Институт Физики Земли им. О.Ю. Шмидта, 1982, 120с.

46. ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

47. Петров A.B. Юдин Д.Б. Обработка данных методом вероятностно -статистического подхода в компьютерной технологии «Коскад Профиль». Материалы 38-й сессии Международного семинара им. Д.Г. Успенского Пермь, ПГУ 24 января - 28 января 2011г. Стр. 222 - 224.

48. Петров A.B., Юдин Д.Б., Хоу Сюели, Обработка и интерпретация геофизических данных методами вероятностно статистического подхода с использованием компьютерной технологии «Коскад 3D». Вестник Краунц. Науки о земле. 2(16) 2010г. Стр. 126- 133.

49. А.В. Петров, С.В.Зиновкин, Д.Ю.Осипенков, Д.Б. Юдин «Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа данных КОСКАД 3D 2011». «Геоинформатика» №4 2011г.