WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Плавнику, С.А. Предеину, В.И. Пяткову, А.А. Сидорову, А.Н. Сидорову, В практике геологоразведочных и нефтегазопромысловых работ И.В. Сидоровой, С.В. Торопову, Н.И. Хорошеву, М.С. Шутову и В.М. ситуация с хорошей обеспеченностью данными скорее является редким Яковлеву за плодотворное обсуждение проблемных вопросов и методов исключением. В этих условиях проблема отображения закономерностей их решения. изменения рассматриваемого параметра адекватного действительности, Важную роль сыграли критические замечания, высказанные при преобразуется в задачу установления этих закономерностей. В такой обсуждении работы на разных этапах ее выполнения А.Э.Конторовичем, постановке задача выходит за рамки анализа формализуемых критериев И.И.Нестеровым и В.И. Шпильманом. применимости методов картопостроения, поскольку вопрос преобразуется к обоснованию строения и свойств геологических объектов.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Особенно продуктивен при этом совместный анализ В главе 1 проводится анализ современных средств пространственных соотношений нескольких параметров, компьютерного картопостроения с позиции их применимости для решения характеризующих изучаемые геологические объекты. Среди множества широкого круга геологических задач, вычислительной эффективности современных методов картопостроения на сегодняшний день лишь два из используемых алгоритмов, предоставляемых средств создания моделей, них реально позволяют использовать косвенную информацию – это метод адекватных представлению пользователя о физической природе объектов, обобщенной сплайн-аппроксимации и кокрайгинг.

возможности и удобства управления технологией решения. Преимущества первого метода обусловлены возможностью учета В настоящее время используется большое число различных множества косвенных данных, расположение которых не взаимосвязано с алгоритмов автоматизированного построения карт - ближайшего соседа, точками определения картируемого параметра; незначительным влиянием триангуляционной линейной интерполяции, инверсных расстояний, на вычислительную эффективность количества косвенных признаков;

8 использованием уравнений математической физики для установления выполнение данного уравнения во всей или части области решения вида взаимосвязи между параметрами, физический смысл которых, в задачи, то такое уравнение называется глобальным.

отличие от статистического характера свертки информации в кросс- Локальное уравнение входит в функционал задачи в виде суммы вариограммах, достаточно глубоко исследован, что значительно упрощает квадратов невязок левой и правой части в точках наблюдений:

получение ожидаемого результата. I J ) L Fi - G Li Lj j Аппроксимация сплайнами активно применяется в геологии при m i=1 j= x, y решении задач компьютерного картопостроения с середины 70-х годов Для глобальных уравнений используется интегральный аналог ХХ века. В результате проведенного в работе анализа выделены I J ) следующие основные элементы их постановки и решения:

G Fi - G dxdy Li Lj j - аппроксимационный подход, в котором задача изначально i=1 j= формулируется в вариационной постановке минимизации некоторого В отличие от левосторонних (Li) операторов в качестве функционала;

параметров правосторонних операторов ( ) допустимо использование € Lj - возможность одновременного восстановления нескольких неизвестных переменных, определяемых одновременно с решением поверхностей;

задачи построения карты.

- использование стабилизаторов для задания общих свойств Кроме описанных выше локальных и глобальных уравнений при картируемой поверхности;

решении задач восстановления поверхностей используются условия, - введение дифференциальных операторов и применение их к описанию названные в работе нестрогими связями, описываемые уравнениями с искомой поверхности и ее связи с известными полями;

известными коэффициентами cj и d - использование данных локально задаваемых в точках наблюдений;

x - d c j j - использование уравнений в частных производных, аналогичных j уравнениям математической физики, описывающих свойства где суммирование производится по всем неизвестным задачи xj, включая картируемой поверхности во всей расчетной области;

коэффициенты сплайнов искомых поверхностей и неизвестные параметры - некоторые элементы регрессионного анализа, при котором правосторонних операторов. Также как локальные и глобальные коэффициенты связи определяются одновременно с решением уравнения нестрогие связи входят в общий функционал в связке с весовым основной задачи картопостроения.

коэффициентом:

- аддитивное включение в функционал в принципе произвольного числа учитываемой при построении прямой и дополнительной c j x - d c j j информации, на основе приближенных условий с использованием В ряде задач может оказаться необходимым устанавливать строгие связи весовых коэффициентов в качестве управляющих параметров.

между неизвестными, определяемые строгими равенствами В работе обосновывается возможность для каждого отдельного x - d = c j j условия, связывающего несколько искомых (Fi) и ряд известных j поверхностей (Gi), представления в виде обобщающего уравнения:

Реализация этих условий осуществляется стандартным образом с I J ) Fi G использованием множителей Лагранжа.

Li Lj j i=1 j=На основе изложенной обобщенной постановки задачи и вводятся понятия, детализирующие это уравнение и входящие в него картопостроения реализованы программные комплексы GST (Medium), в параметры. Здесь L – линейный дифференциальный оператор второго которых обеспечивается решение всего спектра геологических задач, порядка, определяемый соотношением традиционно решаемых методами, основанными на обобщенной сплайнL(F) = a0F + a1Fx + a2Fy + a3Fxy + a4Fxx + a5Fyy аппроксимации. Вместе с тем, заложенная в эти программы общность a0-a5 – параметры оператора, математической постановки задачи, позволяет в рамках единого Уравнение называется локальным, если оно определяется на интерфейса использовать достаточно абстрактные модели поведения ограниченном числе точек наблюдения {xm,ym}. Если предполагается 10 картируемой поверхности, вплоть до решения уравнений математической соответствующих масштабирующих соотношений для коэффициентов физики с высокой точностью. сплайнов реализуется достаточно просто исходя из равенств их значений и Современная вычислительная техника предоставляет производных в узлах детализированной сетки.

пользователям очень мощные средства и возможности. Однако, как Необходимой составляющей программного обеспечения, показывает практика, ресурсов компьютерной техники никогда не хватает предназначенного для построения карт в рамках решения геологических для решения всех имеющихся задач. Рост производительности задач, является возможность описания поверхностей с разрывными компьютеров всегда приводит к постановке и решению новых задач в нарушениями, для моделирования которых фактически не используются максимальной степени задействующих их резервы. методы, основанные на аппроксимации полиномиальными сплайнами.

Региональные построения с привлечением многочисленных Вместе с тем, методы сплайн - аппроксимации предоставляют настолько данных сейсмических исследований, которые располагаются с достаточно мощные и разнообразные средства для моделирования гладких высокой плотностью и относительно равномерно на значительных поверхностей, что возникает насущная задача их адаптации, доработки территориях, являются характерным примером такой ситуации. При этом применительно к объектам с разрывными нарушениями с максимальным количество данных и количество узлов результирующего грида может «наследованием» соответствующих возможностей.

достигать нескольких сотен тысяч. Наиболее используемым решением В работе предлагается метод моделирования поверхностей с таких задач является деления прямоугольной области определения грида разрывными нарушениями на основе аппроксимации сплайнами, который на отдельные полосы, независимый расчет карт по ним с последующей сводится к следующему итерационному процессу. На начальном этапе «сборкой» единого грида. Основные сложности при этом подходе проводятся расчеты для максимально возможной детальности грида, с заключаются в согласовании между собой результатов расчетов по выделением зоны (соответствующей геометрии разломов и шагу грида), отдельным полосам и обеспечении точности результирующего грида. внутри которой уменьшаются весовые коэффициенты на интегральные Для обеспечения условий гладкой «подклейки» сеточных моделей характеристики (стабилизаторы и другие). Далее осуществляется поиск по полосам в работе используется условие согласованности решения – гладкой вклейки, в приразломной зоне (определенной на коэффициентов сплайнов в смежных областях. При этом обеспечивается предыдущем шаге). Решение также ищется в виде сеточной модели, но с прямое определение коэффициентов суммарного сплайна. меньшим шагом грида (нами используется двукратное сгущение точек Соответственно, ошибки аппроксимации можно анализировать на этапе грида). Для уменьшенного шага грида определяется соответствующая расчета по полосам и сокращать их, предпринимая специальные приемы, уменьшенная приразломная например, придавая больший вес данным в проблемных зонах область, которая участвует в перекрытия. расчете вклейки аналогичным Вторая характерная ситуация встречается при наличии образом – снижением существенной разницы в плотности распределения фактических данных, значений весовых наряду с необходимостью обеспечения высокой достоверности коэффициентов. Последующие построений. Например, при построении по нескольким месторождениям, с шаги повторяются до тех пор, учетом данных по разведочным и эксплуатационным скважинам, пока детальность грида, требуемые размеры грида могут быть весьма значительны. описывающая разломную Для этих задач в работе предлагается аналогичное наследование часть, не достигает требуемого значений коэффициентов сплайна при последовательном построении уровня. На левом рисунке карты с достаточно крупным шагом грида и детальных карт по отдельным представлены результаты участкам с последующей «вклейкой» их в общую карту. Осложняющим такого моделирования для достаточно сложного реального примера обстоятельством при этом является возможная разница в шагах сеток структурных построений. На правом – последовательность описания «склеиваемых» гридов. В этой ситуации оказывается очень важным приразломной зоны сеточными моделями с уменьшающимся шагом.

известное свойство полиномиальных сплайнов – возможность точного Использование В-сплайнов в качестве базового класса функций в описания сплайна, построенного по крупной сетке узлов, с помощью задачах гриддинга позволяет обеспечить высокую эффективность сплайнов, базирующихся на более мелких сетках. Построение вычислительных алгоритмов и необходимую согласованность результатов 12 решения сопутствующих задач, например, интегрирования. В работе играющий роль директории (папки) в файловой системе, внутри которого развивается подход, при котором задача численного интегрирования могут содержаться другие объекты, в том числе и объекты – папки.

функции двух переменных в полигональной, многосвязной области, Основными элементами графического интерфейса программы сводится к одномерной задаче контурного интегрирования: GST (Medium) являются окно иерархии объектов, рабочие окна объектов и r g(x, y)dxdy =,n)dl диалоговое окно определения параметров их построения и отображения.

x (V r B В окне иерархии r Vx = ( g(x, y)dx,0) объектов наглядно, в виде r дерева, отображаются связи здесь - единичный вектор нормали к границе Г, l – переменная, n между объектами. В рабочем соответствующая расстоянию между точками вдоль границы.

окне объекта осуществляется При использовании кубических В-сплайнов, имеющих визуализация, редактирование ограниченную область определения, а также полигонального r r и другие операции построения приближения границы Г, для расчета значений функции легко (Vx, n) этого объекта. Вследствие осуществимы вычислительные алгоритмы, реализующие в явном виде большого числа используемых аналитическое решение задачи интегрирования по одной переменной. Это, показателей, для упрощения в свою очередь, обусловливает эффективность метода Гаусса (формул доступа, параметры разделены наивысшей алгебраической точности) для последующего интегрирования на группы, и работа с ними по контуру. Поскольку для описания функций двух переменных осуществляется на отдельных используются бикубические сплайны, задача интегрирования в конечном страницах – закладках.

итоге сводится к интегрированию полинома седьмой степени. При этом Множественность методов построения объекта играет очень реализация метода Гаусса на основе полиномов Лежандра четвертой важную роль в обеспечении возможности конструирования пользователем степени приводит к получению алгоритма расчета интегралов, дающего технологии, приемлемой для решения конкретной задачи. Так же как и теоретически точный результат.

количество типов объектов может быть неограниченным, так и число В главе 3 обосновывается необходимость включения технологии методов построения этих объектов не лимитируется и может добавляться решения геологических задач в качестве запоминаемого и по мере необходимости в новых версиях программы.

модифицируемого объекта программы, и предоставления пользователю Выделение построения объекта в качестве отдельного этапа возможности конструировать этот объект, устанавливая связи между позволяет зафиксировать состояние его готовности для использования в отдельными элементами технологической цепочки. Такой подход нами качестве аргумента (ссылки) для построения следующего объекта использован при разработке программного комплекса GST (Medium).

технологической цепочки. Это, в свою очередь, дает возможность Ключевым элементом является выделение и формализация автоматизировать весь процесс технологии решения задачи в случае составляющих объектов технологической цепочки, их параметров и изменений в исходных данных и необходимости перестроений множества взаимоотношений. При этом технология решения задач рассматривается объектов. На этой же основе обеспечивается использование созданных в качестве составного геоинформационного объекта, который может ранее технологических шаблонов для решения аналогичных задач – быть представлен в виде ориентированного графа, в общем случае исходные данные переопределяются, и осуществляется содержащего большое число взаимосвязанных между собой элементов. В автоматизированный пересчет результирующих объектов.

принципе количество типов объектов, представленных в технологической В работе изложены основные свойства объектов и некоторые цепочке, может быть сколь угодно большим.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»