Развитие, цели и задачи использования ЭВМ при интерпретации данных ГИС

Объем информации, получаемой в результате проведения ГИС, требует больших трудовых и временных затрат. Для ускоре- ния процесса интерпретации данных ГИС и повышения точности их обработки в настоящее время широко используются электрон- но-вычислительные машины (ЭВМ), персональные компьютеры и другие вспомогательные устройства [32, 53, 54, 82].

Деятельность геолога и геофизика направлена на решение следующих геологических задач, связанных с анализом данных:

– выделение геологических тел;

– расчленение разрезов;

– корреляция разрезов;

– построение прогнозных карт;

– комплексная интерпретация геологических и геофизических данных;

– определение ВНК, ГЖК и т. п.

В процессе решения любой из этих задач с использованием математических методов необходимо реализовать ряд этапов, вхо- дящих в общий процесс решения геологической задачи:

– постановка задачи;

– выбор объекта исследований;

– выбор описания объекта;

– задание априорной (предшествующей опыту) информации;

– оценка результата и его интерпретация.

Решение той или иной геологической задачи, которое может быть получено с помощью ЭВМ, зависит от многих обстоятельств: выбора исходных данных, выбора критерия проверки, учета априор- ных знаний и др. Поскольку процедуры принятия решений по всем

этим вопросам не имеют общепринятого и известного характера, то эта часть работы проделывается неформально и всецело зависит от знаний, опыта, интуиции и здравого смысла специалиста.

Рассмотренный круг проблем относится к той области науки, которая называется анализом данных. Анализ данных проводится с целью максимального использования внешней информации. Психологической особенностью ситуации, характерной для анали- за данных, является периодический возврат к одним и тем же дан- ным. Отсюда пошаговый принцип анализа данных, дающий воз- можность остановок и управления дальнейшей обработкой.

Применение ЭВМ обусловлено рядом причин. Перевод интер- претации материалов ГИС на ЭВМ повышает оперативность и на- дежность обработки результатов геофизического изучения разрезов скважин, позволяет использовать весьма сложные методики обработ- ки ГИС при полном учете возрастающего количества геофизической информации. Также преимущество машинной интерпретации перед ручной состоит в ее сравнительной дешевизне. Наибольшее значение автоматизированная обработка данных ГИС приобрела при подсчете запасов нефти и газа и для оперативной выдачи результатов интер- претации в процессе разработки нефтяных месторождений.

Общие сведения об ЭВМ. Основой цифровой вычислительной системы являются электронные устройства, которые принято назы- вать электронно-вычислительными машинами. Первоначально ЭВМ использовались в основном для выполнения вычислений. В послед- ние 20–30 лет они широко применяются для автоматизации сбора, передачи, хранения, поиска и обработки разнообразнейшей инфор- мации, в том числе и в области скважинных исследований.

В современных ЭВМ информация представляется на основе двоичной системы счисления. Основоположником этой системы, оперирующей с числами двоичной системы 0 и 1, является Джон Буль, разработавший в 1854 г. основы логической (Булевой) ал- гебры. Единицей информации служит бит, т. е. элемент, который может принимать только два значения – 0 или 1. Комбинация из

фиксированного числа битов образует байт. Один байт содержит 8 бит, соответственно, более крупная единица информации – ки- лобайт (Кбайт) состоит из последовательности 1024 бит, последо- вательность из 1024 килобайт называется мегабайтом (Мбайт).

ЭВМ обеспечивают выполнение разнообразных операций, как арифметических (сложение, вычитание, умножение, деление, из- влечение корня, возведение в степень и др.), так и логических (сравнение двух чисел, определение истинности или ложности оп- ределенных условий и т. п.) согласно алгоритму – набору предпи- саний, однозначно определяющих содержание и последователь- ность выполнения операций, обеспечивающих решение тех или иных задач. Для реализации алгоритма с помощью ЭВМ составля- ется его особая форма, называемая программой. В основе всех ЭВМ заложен программный принцип управления вычислительным процессом. Это означает, что ЭВМ автоматически выполнит все вычисления, необходимые для решения задачи, если ей заранее будет предписано, какие операции она должна совершить, над ка- кими величинами и в какой последовательности.

Существуют ЭВМ двух основных типов: аналоговые и циф- ровые. Аналоговые ЭВМ работают с данными, представленными в виде непрерывно изменяющихся геофизических показаний, и применяются для решения задач, связанных с описанием какой- либо физической характеристики разреза скважин. Обработка дан- ных ГИС при помощи аналоговых ЭВМ не проводится, т. к. реали- зация каждого алгоритма обработки требует отдельной аналого- вой вычислительной машины. Причем изменение алгоритма вле- чет изменение аналогового вычислительного устройства. Поэтому для обработки геофизической информации предпочтение отдается цифровым ЭВМ.

Этапы развития ЭВМ. В 1880 г. американский предпринима- тель Герман Холлериг изобрел специальное устройство для обработ- ки перфокарт с данными переписи населения США в 1890 г. Тогда же он стал основателем всемирно известной впоследствии фирмы вы- числительных машин IBM (International Business Machines).

Первая треть XX в. ознаменовалась последовательным раз- витием и внедрением многих вычислительных устройств. В 1944 г. в фирме IBM была построена электрическая вычислительная ма- шина, в 1946 г. разработана электронная вычислительная машина ENIAC на электронных лампах. С 1951 г. идет отсчет развития ЭВМ по поколениям. Это связано с разработкой технологии массового производства электронных машины UNIVAC1, которая стала родо- начальником ЭВМ первого поколения.

По поколениям ЭВМ классифицируются в основном по техно- логическим признакам (электронные лампы, транзисторы, инте- гральные схемы), т. е. по элементным базам. Для микроЭВМ в кон- фигурации персональных компьютеров стандартным становится не- посредственное общение пользователя с ПЭВМ в режиме диалога с использованием развитой машинной графики. К этому поколению относятся также большие, или суперЭВМ с высоким быстродей- ствием, параллельной организацией вычислительного процесса. На их базе создаются национальные и международные сети ЭВМ. В России это суперкомпьютеры типа БЭСМ-6, «Эльбрус», в США – Cray-1 и CYBER-205, в Японии – SX-2.

Использование ЭВМ при автоматизированной интерпре- тации материалов скважинных исследований. В нефтедобы- вающей отрасли до недавнего времени использовались ЭВМ еди- ной системы третьего поколения (ЭВМ ЕС) и системы малых ЭВМ (СМ ЭВМ). В настоящее время интерпретация данных ГИС в ос- новном осуществляется на базе компьютерных программ. К таким обрабатывающим комплексам относятся наиболее широко исполь- зуемые в производственных организациях интерактивная система обработки материалов геофизических исследований скважин INGIS, разработанная в ЦГЭ МНГП, и программный комплекс GeoOffice Solver’99, разработанный в НПЦ «Тверь-геофизика» (подраздел 10.4). Они предназначены для проведения обработки материалов ГИС совместно с геолого-промысловыми данными как по одной, так и по группе скважин.

Алгоритмы распознавания и системы автоматизированной обработки данных ГИС. Идентификация горных пород по данным каротажа трактуется как задача распознавания образов [53].

Общий смысл распознавания образов заключается в объеди- нении некоторых сходных друг с другом объектов в одну группу, называемую образом. Задача распознавания образов чаще всего решается на ЭВМ с помощью использования алгоритмов, позво- ляющих осуществить так называемое обучение распознаванию образов. Под образом понимают класс объектов, а под процессом распознавания образов – отнесение рассматриваемого объекта к одному из классов.

Метод распознавания образов используется с 60-х гг. XX в. для решения на ЭВМ задач литологического расчленения разрезов скважин, выделения пластов-коллекторов и определения их харак- тера насыщения.

Задача дихотомии. Рассмотрим математическую постанов- ку задачи распознавания для случая выделения двух классов. Если задано некоторое множество объектов, каждый из которых харак- теризуется набором параметров X ₁, X ₂, X ₃,..., X_i,..., X_n (n -мерным

вектором Х), которые принадлежат к двум различным классам, то необходимо найти некоторую функцию f (Х), которая бы прини- мала положительные значения f (Х) > 0 на объектах одного класса и отрицательные значения f (Х) < 0 на объектах другого класса.

В геологической интерпретации уравнение f (Х) = 0 можно трактовать как уравнение поверхности, разделяющей пространство признаков на две части, в одной из которых концентрируются объ- екты 1-го класса, а в другой – объекты 2-го класса.

Функцией f (Х), наиболее полно использующей информацию, мог бы быть многочлен, в котором под X ₁, X ₂, X ₃,..., X_i,..., X_n по- нимались бы именно численные значения геофизических пара- метров. Однако, стремясь к упрощению алгоритмов распознавания, некоторые исследователи вместо использования прямых функций

от численных значений X ₁, X ₂, X ₃,..., X_i,..., X_n геофизических пара- метров используют функции от двоичных кодовых обозначений соответствующих параметров, подобранных таким образом, чтобы код указывал, к какому из интервалов в области возможных значе- ний принадлежит в данном случае значение Х_i параметра. В неко- торых алгоритмах потери информации, обусловленные кодирова- нием, увеличивают еще за счет игнорирования части связей между кодовыми обозначениями параметров.

Впервые такая идея разделения геологических объектов на два класса (коллекторы и неколлекторы) с помощью распознава- ния образов на ЭВМ была использована в 1963 г. Ш. А. Губерма- ном в программе «Кора-3» и ее последующих модификациях – в программах «Квантованные сферы», «Обобщенный портрет»,

«Потенциальная функция».

В начале 70-х гг. Ю. В. Шурубором и В. Н. Косковым была раз- работана программа, основанная на методе нелинейных дискрими- нантных функций. Доказано, что существенное повышение эффек- тивности распознавания достигается при введении дополнительных параметров, функционально связанных с исходными данными, т. е. предлагается использовать гиперповерхности второго порядка при вводе параметров типа Х_i и Х_i X_j. Дискриминантные функции (в слу- чае, например, если в разрезе скважины представлено пять литологи- ческих разновидностей пород – чистые коллекторы, глинистые кол- лекторы, глинистые породы, карбонатные плотные породы и терри- генные плотные породы) подбирают таким образом, чтобы каждая из

них отличала: f 1(Х) – коллекторы от неколлекторов – и принимала положительные значения на коллекторах; f 2(Х) – чистые коллекто- ры от глинистых – принимала положительные значения на глинистых породах; f 3(Х) – глинистые породы – принимала на  них положи-

тельные значения, в отличие от прочих неколлекторов; f 4(Х) – кар- бонатные породы от плотных терригенных пород – принимала поло- жительные значения на карбонатных породах.

В процессе выполнения литологического расчленения в ре- зультате последовательной подстановки Х в найденные дискрими- нантные функции приходят к одному из пяти итогов: 1) f 1(Х) > 0, f 2(Х) < 0;  2)   f 1(Х) > 0,   f 2(Х) > 0;  3)   f 1(Х) < 0,   f 3(Х) > 0;

4) f 1(Х) < 0, f 3(Х) < 0, f 4(Х) < 0 или 5) f 1(Х) < 0, f 3(Х) < 0,

f 4(Х) > 0, указывающих на развитие в данной точке скважины соответственно чистых коллекторов (1), глинистых коллекторов (2), глинистых пород (3), плотных терригенных пород (4) и карбо- натных пород (5).

Программа «Дискриминантные функции» работает довольно эффективно, но и она не свободна от некоторых недостатков – это громоздкий механизм составления дискриминантных функций и необходимость каждый раз составлять новые функции при изме- нении комплекта используемых методов ГИС или набора выде- ляемых литологических разностей горных пород.

Все вышеперечисленные программы реализовывались на од- нопрограммных ЭВМ первого поколения («Урал», «Минск-1»,

«Стрела», «Раздан-2»), основным технологическим элементом ко- торых являлась электронная лампа.