Алгоритм расчета выпукло-вогнутого контура площади сейсмической съемки

Об авторах:

Щербич Алексей Юрьевич, менеджер по развитию направления «Управление данными», компания Halliburton (филиал в г. Тюмень)
Кутрунов Владимир Николаевич, доктор физико-математических наук, профессор кафедры алгебры и математической логики, Тюменский государственный университет

Аннотация:

В связи с необходимостью автоматизации оценки качества возрастающих объемов данных сейсмической разведки остро встают вопросы разработки методов контроля качества. Эти методы призваны повысить как технологическую ценность материала, так и принести коммерческую выгоду в спектре задач управления геолого-геофизическими данными. В статье описан авторский алгоритм для расчета невыпуклых контуров, огибающих площадь сейсмической съемки. Алгоритм расчета основан на предположении о том, что невыпуклая оболочка может быть рассчитана из выпуклой методом включения в нее дополнительных ребер. Это предположение озвучено в виде теоремы и доказано в данной статье. Используя дополнительные строгие критерии взаимосвязи точек на плоскости в виде заранее заданных отрезков прямых, авторам удалось найти однозначное решение построения замкнутого невыпуклого контура, ограничивающего пучок отрезков плоскости. Современные ГИС-ориентированные системы управления данными являются очень требовательными функционально. Всестороннее применение в них фильтров по географическим «областям интересов» требует отбора сопроводительной информации (в нашем случае — сейсмических данных) в соответствии с заданными пространственными критериями. Строго решенная задача «оконтуривания» обеспечивает максимальную эффективность работы таковых фильтров. Кроме прочего, работа данного алгоритма позволяет автоматизировать технологическую оценку качества сейсмических данных и выгрузку данных сейсмики по критериям, предъявляемым к системам управления геолого-геофизическими данными.

Список литературы:

1. Юканова Е.А. Технология систематизации геолого-геофизической информации для цифрового геологического моделирования крупных длительно разрабатываемых месторождений: дисc. ... канд. техн. наук. М., 2009. 152 с.

2. Половинкин Е.С, Балашов М.В. Элементы выпуклого и сильно выпуклого анализа. М.: Физматлит, 2004. 416 с.

3. Cormen, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L., Stein, C. Introduction to algorithms (3rd ed.). Massachusetts Institute of Technology: MIT Press, 2009. 1313 p.

4. Mount, D. M. Computational Geometry. University of Maryland, 2002. 122 p.

5. Barber, C.B., Dobkin, D.P., Huhdanpaa, H. The Quickhull Algorithm for Convex Hulls // ACM Transactions on Mathematical Software. 1996. Vol. 22. Issue 4. Pp. 469-483.

6. Edelsbrunner, H. Alpha Shapes — a Survey. Departments of Computer Science and of Mathematics. Durham: Duke University, 2011. 25 p.

7. Препарата, Ф., Шеймос, М. Вычислительная геометрия: введение. М.: Мир, 1989. 478 с.

8. Moreira, A.J.C., Santos, Y.M. Concave hull: A k-nearest neighbors approach for the computation of the region occupied by a set of points: Proc. of International Conference on Computer Graphics Theory and Applications. Barcelona, 2007.

9. Computational Geometry Algorithms Library. URL: http://www.cgal.org (дата обращения: 15.12.2013).

10. Park, J-S., Oh, S-J. A New Concave Hull Algorithm and Concaveness Measure for n-dimensional Datasets // Journal of Information Science and Engineering. 2013. Vol. 29.Issue 2. Pp. 379-392. (March 2013).