Актуальность. Хорошо известно, что основными целями прогнозирования геологического разреза являются: определение вещественного состава осадконакопления, выделение продуктивных толщ и оценки их нефтегазоносности. Эти цели достигаются в том числе на основе детальной обработки и интерпретации сейсморазведочных данных с привязкой их к результатам геофизического исследования скважин. В современных программно-алгоритмических комплексах обработки и интерпретации сейсмической информации для прогноза геологического разреза в качестве диагностических признаков в основном применяются амплитудные и энергетические характеристики отраженных волн. Фазочастотные характеристики для этих целей прогноза практически не используются. Все это приводит к тому, что при решении задач прогноза геологического разреза процент ошибочных решений достаточно велик и выделение ложных аномалий динамических и кинематических параметров отражений встречается достаточно часто. Цель: на основе детальной обработки сейсмических материалов в программно-алгоритмическом комплексе «Геосейф» получить прогноз геологического разреза по новым информативным параметрам, извлекаемым из мгновенных фазовых спектров отраженных сейсмических волн. Методы и средства исследования: цифровая обработка сигналов и пространственно-временных полей, дискретное преобразование Фурье, методы математического моделирования, вычислительный эксперимент. Результаты. Подробно рассмотрен состав программно-алгоритмического комплекса «Геосейф» и перечень решаемых на нем задач. Показано, что общий подход к решению задач на комплексе «Геосейф» связан с формированием выбранного маршрута в соответствии с принятым графом обработки от имеющихся исходных данных к нужным результатам. Приведена структура детальной обработки сейсмических материалов при реализации алгоритмов фазочастотной деконволюции с целью прогноза геологического разреза. В результате применения рассмотренной методики проведен фазовременной анализ территории Двуреченско–Карандашовской зоны и построена карта районирования по выделенным типам геологического разреза. При этом выявленные корреляционные связи значений фазочастотной характеристики с зональными и локальными литологическими и тектоническими неоднородностями разреза интерполируются и экстраполируются в межскважинное пространство.
Актуальность. В настоящее время много внимания уделяется созданию эффективных систем, предназначенных для обработки, хранения и передачи больших потоков информации, получаемой в виде изображений пространственно-временных полей в таких областях человеческой деятельности, как космонавтика, геология и геофизика, картография, навигация, дефектоскопия и во многих других. В большинстве этих систем при реализации алгоритмов детектирования в качестве эталонных изображений используются реальные снимки. Например, это характерно для выделения и прослеживания границ отраженных волн на изображениях сейсмических полей, получаемых при поиске нефтяных и газовых месторождений. Представление эталонных изображений в виде реальных снимков позволяет настроить алгоритм на конкретную предметную область, но осложняет оценку качества используемого алгоритма и проведение его объективного сравнения с другими алгоритмами, реализующими подобные процедуры. Цель: исследование эффективности выделения контурного рисунка изображений различными алгоритмами детектирования на основе обобщённого комплексного критерия, предложенного авторами данной работы. Это позволит подойти объективно к выбору наилучшего алгоритма детектирования и подбору оптимальных значений его параметров для любой предметной области. Методы и средства исследования. При проведении экспериментов были использованы методы стохастического моделирования пространственно-временных сигналов и полей. Сам вычислительный эксперимент проводился в среде программного комплекса «КИМ СП». Результаты. Проведен анализ методов оценивания операторов поиска и локализации границ, и обобщены основные типы ошибок. На основе предложенной классификации метрик эффективности работы контурных детекторов рассмотрен обобщённый комплексный критерий оценки качества выделения контурных рисунков в изображениях, показаны возможные составляющие обобщённого показателя качества и формальные подходы к выбору весовых коэффициентов метрик. Приведён пример реализации обобщенного показателя качества, включающего пять метрик, и исследована его эффективность для трех квазиоптимальных алгоритмов оконтуривания («Canny», «Marr» и «ISEF») при различных уровнях шума. Проведенные исследования позволили сделать выводы об объективности полученных результатов и дать рекомендации по применению алгоритмов оконтуривания.
Актуальность работы. Получение количественных оценок эффективности алгоритмов анализа изображений является весьма актуальной задачей, в том числе и задача оценки эффективности контурных детекторов. Выбор надежных алгоритмов выделения контуров на изображениях волновых полей имеет особое значение при построении цифровых двойников нефтяных месторождений. Так, для изучения околоскважинного и межскважинного пространства необходимо использовать алгоритмы оконтуривания, обладающие высокой помехоустойчивостью в сложных сейсмогеологических условиях. Выбор таких алгоритмов должен быть основан на комплексном анализе качества выделяемых контуров, включающем такие элементы, как смещение, разрыв и смазывание границ. В этом плане большой интерес представляет метод получения оценок эффективности контурных детекторов на основе расчета обобщённого показателя качества выделения границ, предложенный в работе I. Boaventura и A. Gonzaga в 2009 г. Обобщённый показатель качества определён авторами статьи в виде нормы вектора в евклидовом пространстве. Одну из координат вектора составляет обратная величина метрики Прэтта, которая учитывает интегральную величину смещения элементов обнаруженного контура. Остальные координаты вектора формируются на основе бинарной классификации. В работах Д.В. Дубинина, А.И. Кочегурова и В. Герингера приведены исследования эффективности показателя качества I. Boaventura и A. Gonzaga путем вычислительного эксперимента. Эталонные изображения в процессе эксперимента аппроксимировались двумерным точечным потоком восстановления, что позволило реализовать принципы постановки эксперимента по Фишеру (принцип Рандомизации). Анализ полученных экспериментальных данных показал ряд недостатков обобщённого показателя качества A. Gonzaga и I. Boaventura. В частности, при малых отношениях сигнала к шуму (с/ш) были получены завышенные значения критерия Прэтта, что, в свою очередь, приводило к заниженным оценкам обобщённого показателя качества. Действительно, будучи чувствительным к локальным смещениям границы, критерий Прэтта плохо реагирует на пропуски элементов в разорванных контурах, что и приводит к неоправданно высоким значениям критерия при малых отношениях с/ш. Это утверждение было высказано А.В. Яскорским еще в 1987 г. и нашло свое доказательство в результатах вычислительного эксперимента. Таким образом, существует реальная необходимость повышения достоверности оценок качества детектирования, получаемых на основе обобщённого показателя I. Boaventura и A. Gonzaga. С этой целью предлагается в обобщенный показатель качества вместо критерия Прэтта ввести его модифицированный аналог (Modification Pratt's Figure of Merit), предложенный и детально рассмотренный нами в более ранних работах. Вопросам исследования обобщённого показателя I. Boaventura и A. Gonzaga с модифицированным критерием Прэтта посвящена настоящая работа. Методы и средства исследования: системный анализ, стохастическое имитационное моделирование, цифровая обработка изображений, методы визуализации данных. Также применялись методы анализа, основанные на постепенной формализации моделей путем активизации интуиции специалистов. Вычислительный эксперимент проводился в среде «Delphi», а валидация численной модели осуществлялась с использованием среды «Mathcad». Результаты исследования дадут возможность выбора объективного критерия оценки качества построения контурных границ при создании цифрового двойника нефтяного месторождения.
Актуальность. В настоящее время при поиске нефтяных и газовых месторождений большое внимание уделяется более активному вовлечению в разведочный процесс слабо исследованных территорий, а также доисследованию природных резервуаров в районах промышленного освоения месторождений. Для этих целей широко применяются методы сейсморазведки, в результате чего формируются огромные массивы данных, подлежащие последующей обработке и интерпретации. Одной из задач, решаемой на этапе обработки, является надежное обнаружение сейсмических сигналов, особенно важное значение эта задача имеет при прослеживании волн, так как от достоверности обнаружения зависит качество построения отражающих границ. Поэтому построение эффективных методов и алгоритмов обнаружения сигналов на основе анализа ФЧХ, обладающих более высокой степенью устойчивости к помехам, является весьма актуальной задачей. Цель: на основе оптимальной и субоптимальной обработки ФЧХ сейсмических волн, получаемых при поиске нефтяных и газовых месторождений, построить методы обнаружения сигналов и исследовать их эффективность на моделях сейсмоимпульсов путем вычисления вероятностных характеристик ошибок обнаружения. Методы и средства исследования: методы статистического анализа и синтеза алгоритмов, теория случайных процессов, дискретное преобразование Фурье, методы обработки и интерпретации сейсмических данных, математическое моделирование и вычислительный эксперимент. Результаты. На основе метода максимального правдоподобия построена оптимальная процедура обнаружения сейсмических сигналов по их фазочастотным характеристикам. Получены аналитические выражения для вероятностей ошибок обнаружения. Показано, что оптимальное фазочастотное обнаружение обеспечивает результаты, близкие к результатам абсолютно оптимального метода обнаружения сигналов. Для практической реализации разработанного метода предложена субоптимальная обработка ФЧХ (равновесная обработка), не требующая информации о распределении энергии сигнала в частотной области. Проведены исследования помехоустойчивости метода обнаружения с равновесной обработкой, и получены оценки потерь в зависимости от числа использованных частотных компонент в спектре сигнала. Показано место применения разработанных методов обнаружения при решении задач прослеживания сейсмических волн.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.