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数据太大怎么办?两个武器教你切割三维数据(含程序)

数据太大怎么办?两个武器教你切割三维数据(含程序)

作者: 科技州与数据州 | 来源:发表于2022-04-23 10:23 被阅读0次

    前面课程讲解过三维SEGY地震资料数据的保存。很多同学在问,一般三维资料比较大,如果我们只想提取其中的一部分区域进行研究,怎样对原始数据进行切割,最后还想保存为SEGY格式资料呢?今天就来详细讲一讲。

    01.实验数据

    我们还是以1996年新西兰塔拉纳基盆地叠前数据Kerry3D.segy为例来进行讲解。这个数据概貌是这样的:

    这个三维数据的尺寸是(287, 735, 1252)。

    这个数据有两个特点:一是在边界存在数据缺失。二是这个数据的三维尺寸较大,一般的计算资源处理起来比较困难。

    所以拿到这样的数据,我们一般要选择一个比较合适的区域来做进行下一步处理。如果我们想选择一个区域为(:128,:128,:128)的数据体,应该怎样来操作呢?

    02.使用Petrel软件来分割三维数据

    1.导入三维SEGY数据

    打开Petrel系统后,首先新建地震勘探工程。

    在Home菜单栏,选择Folder,选择New seismic main folder。

    点击新建的工程,在Home菜单栏,选择Folder,选择New seismic survey。这样就建立了基本的地震数据处理工程。

    在这个工程Survery 1下,点击鼠标右键,选择Import(on selection)导入地震数据。

    选择三维地震数据,点击打开。注意文件类型选择:SEG-Y seismic data,这样会自动读取数据的地质信息。

    在弹出的确认窗口直接点击OK,就可以加载数据了。

    选择3D窗口,就可以看到三维的地震数据。

    2.分割三维SEGY数据

    现在来到了最关键的部分。

    先在数据点击鼠标右键,选择Insert virtual cropped volume,建立一个虚拟的数据。

    在新建的虚拟数据点击鼠标右键,选择settings,在弹出的窗口中选择Cropping。这里就是切割的参数设置,包括了三个维度的参数设置。

    我们原始的数据三维尺寸是(287, 735, 1252),细心的同学可以看出,就是末端数值减去前端数值加1。最后的timeline数据需要计算差值后除以抽样时间,这里是4ms。

    通过设置三维尺寸就可以轻松分割三维数据了。

    下图展示了你切割的数据在原始数据的位置,看起来很直观的。

    3.导出三维SEGY数据

    在设置完三维数据后,选择修改的数据点击鼠标右键,选择Export object。在弹出窗口保存类型同样选择SEG-Y seismic data。这样就可以保存好SEGY地震数据。

    这里很方便的一点是地震数据的地震头自动根据调整后的情况更新了地质信息,整个操作非常直观和方便。如果是写程序的话,地震头的保存是非常麻烦的一件事。

    选择默认保存参数即可。

    其实使用Petrel这类商业软件进行数据切割是简单易行的方法,而且商业软件会自动重写地震数据头,免去了后面数据再加载的很多问题。所以优先推荐用商业软件来切割地震数据。

    03.使用Python程序来分割三维数据

    有些同学没有商业软件,或是动手能力比较强,希望用程序环境处理数据。接下来就讲解使用Python进行三维数据切割的方法。

    首先我们要重构地震数据头的信息。

    以上程序就是通过读取地震数据头的信息,再根据实际情况手动修改,在后续保存到新的数据中。

    接下来是地震参数的构建。

    上面的程序有几个需要关注的内容:

    一是抽样时间按照截取情况编写,如src.samples[:128]。

    二是修改inlines和xline的数值

    三是地震数据按照截取情况编写,并把前两维进行展开。

    四是地震道数量是前两维的乘积。

    最后是地震数据的保存。

    这里关注的内容包括:

    一是保存地震头dst.text[0]文本。

    二是将bin文件的Smpless参数改写。

    三是截取部分的地震头结构,并改写TRACE_SAMPLE_COUNT参数。

    四是保存地震道数据。

    整个数据保存完成后,我们测试了通过程序读取新的数据的一个剖面cube[:,:,120],发现可以正常地显示。

    不过通过程序保存的地震数据,可能在商业软件加载会出现参数错误的情况,需要根据实际情况进行调整。

    今天的课程就到这里。本次课程给大家提供了数据处理工作中常用的一个步骤——数据切割,详细讲解了两种方法的操作流程。如果大家对配套程序感兴趣,请与我联系。再见。

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