Среда исполнения и разработки пользовательских программных модулей на языке на Python для их функционирования внутри экосистемы программной платформы «Gintel», а также для интеграции ПО «Gintel» в ИТ-инфраструктуру Заказчика
Компонент позволяет составлять схемы обработки данных с применением гибридного подхода, заключающегося в том, что часть алгоритма может быть написана на внутреннем языке LC, а другая часть — на Python. Использование языка LC позволяет включать в алгоритмы различные геофизические функции, «зашитые» в LC , в то время как Python может использоваться в той части алгоритма, где необходимо выполнить сложные математические расчеты, в том числе с распараллеливанием.
Пользователи компонента могут иметь различную квалификацию. Обычные пользователи (геологи, геофизики), знающие python на базовом уровне могут составить как скриптовый граф обработки, так и граф с элементами GUI. Программисты, владеющие ООП и имеющие опыт разработки GUI могут разрабатывать и распространять оконные плагины, подключаемые в Главный монитор платформы. Пользователи без знаний основ программирования могут использовать калькулятор python.
Программный интерфейс базы данных позволяет интегрировать платформу Gintel в IT инфраструктуру или создать бесшовную интеграцию с внешним ПО, поддерживающим API. Программный интерфейс реализован в объектно-ориентированном стиле с использованием промышленных библиотек и поддерживает как нативные типы данных, хранимые в БД, так и стандартные типы данных python.
Интеграция python в Мастер графика позволяет решить задачу петрофизического моделирования, например, определить насыщение по графику Пикетта, рассчитать глинистость, пористость и литологию по кроссплоту плотность-водород, подобрать по данным керна коэффициенты модели проницаемости, рассчитать капиллярное давления как функцию от высоты над ЗЧВ и тому подобные.
Библиотека нейронных сетей позволяет решать задачи классификации, восстанавливать недостающий каротаж, настраивать многомерные петрофизические модели и решать другие задачи с применением искусственного интеллекта. Библиотека поддерживает глубокие нейронные сети прямого распространения и гибридное обучение сети.
Встроенная библиотека петрофизических моделей позволяет за короткий промежуток времени составить алгоритм комплексной интерпретации данных ГИС, который можно запускать непосредственно из Мастера диаграмм. Для каждой модели разработан работающий пример с подробной документацией.
Ключевые возможности
01
В состав компонента Gintel-Python входит интерпретатор, предустановленные модули, являющиеся де-факто промышленным стандартом в data-science и средства разработки. Имеется возможность доустановки любого модуля из PyPI. Дополнительно установлен API базы данных платформы Gintel, петрофизическая библиотека и модуль нейронных сетей с уникальными алгоритмами обучения. Python интегрирован в Мастер диаграмм, Мастер графиков, Технологию TERRA, Процессор ГИС.
02
Средства разработки содержат встроенный редактор кода с поддержкой внутренних библиотек. Дополнительно предустановлен альтернативный редактор кода со встроенной поддержкой Qt, возможностью подключения сторонних IDE, таких как PyCharm и др. На рисунке показан встроенный редактор кода.
03
Компонент доступен пользователям различной квалификации. Простой уровень скрипта предназначен для обычных пользователей, владеющих python на самом базовом уровне, и записывается в виде обычной функции. Средний уровень, кроме скриптовой части, может содержать и интерфейсную часть, созданную в дизайнере формы. В этом случае обвязка скрипта формируется Конструктором модуля. Третий уровень оформляется опытными программистами в виде плагина. На рисунке показана автоматически созданная стандартная интерфейсная часть расчетного модуля, а справа показан пользовательский диалог, созданный пользователем для этого же модуля в дизайнере форм.
Концепция модели построена на том, что отклик нейтронного и плотностного метода линейно увеличивается при увеличении глинистости. Из практики известно, что эта модель, по сравнению с другими кросплотами, является самым хорошим индикатором глинистости. Влияние газа будет приводить к недооценке глинистости, поэтому линию чистых пород можно интерактивно корректировать в зонах влияния газа по фактическим данным. Линия чистых пород устанавливается в соответствии с матрицей (песчаник, известняк или доломит).
График Пикетта — это графическое представление уравнения Дахнова-Арчи. Уравнение Дахнова-Арчи является частным случаем зависимости сопротивления породы от ее пористости для чистых неглинистых пород. С помощью графика Пикетта можно определить УЭС пластовой воды при известных коэффициентах уравнения Дахнова-Арчи, подобрать коэффициенты уравнения Дахнова-Арчи при известной минерализации пластовой воды и наличию результатов испытаний, оценить граничные значения УЭСп нефтенасыщенной породы при прочих известных параметрах.
Классификация терригенной породы в геологии изображается на треугольниках Песчаник-Алевролит-Глина. Существуют региональные и авторские классификации (Рухина, американского нефтяного института…). Самая простая классификация — чего больше. На рисунке показан результат классификации по алгоритму ТАВС. Визуализация — встроенный в Менеджер обработки данных (DPM) компонент графика.
Остались вопросы?
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами в ближайшее время для уточнения деталей
