CN102231155A - 三维地震数据管理及组织方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维地震数据组织及管理方法。所述方法包括如下步骤：将三维地震数据的三维网格数据沿xLine方向、inLine方向和time/depth方向划分为多个数据块，每个数据块包含xLine方向、inLine方向和time/depth方向上的一定数量的数据点；针对分块后的三维地震数据生成数据块索引。根据本发明，能够通过索引进行数据的快速定位和读取，实现高效的地震数据管理。

Description

三维地震数据管理及组织方法

技术领域

本发明涉及一种三维地震数据管理及组织方法，用于实现大规模三维地震数据的交互性浏览，属于地震数据的三维可视化、三维构造解释领域。

背景技术

三维地震技术是在二维地震技术(即地震勘探技术)的基础上发展起来的。发达国家20世纪70年代开始使用三维地震技术。我国三维地震技术在20世纪80年代迅速发展起来，现已形成包括野外资料采集、室内资料处理和成果解释的一整套技术体系，在油气勘探开发中发挥了重要作用。三维地震是将地震测网按一定规律布置成方格状或环状的地震面积勘探方法。它能大大提高地下共深度点(指炮点和检波点连线的中点，在地震资料处理时，首先是把解偏后中心点一致的地震道集中在一起，将时间转化为深度，称为共深度点)的数量和更真实地给出地下地质形态。

对于三维地震数据，一般以地震道为单位进行组织，采用SEG-Y文件格式存储。SEG-Y格式是由SEG(Society of Exploration Geophysicists)提出的标准磁带数据格式之一，它是石油勘探行业地震数据的最为普遍的格式。

三维地震数据的浏览需要从xLine方向、inLine方向或者time/depth方向上形成切片数据，并通过色表的调节来更加直观和准确地展现出地质数据的地质形态。由于三维地震解释数据规模通常比较大，为了更好的支撑大规模三维地震数据的交互性浏览需求，需要对SEG-Y格式的三维地震数据进行重新组织。但是，对于SEG-Y格式的三维地震数据，一般以地震道为单位进行组织，而道的概念隐含了数据的方向性，从而使得SEG-Y数据格式反映出来在不同方向上组织切片的性能不同。由于inLine方向切片的数据在硬盘上分布在不连续的扇区中，所以每一次读取进行硬盘寻址的过程非常慢。SEG-Y格式的三维地震数据以道为单位组织数据，因为一个切片都覆盖了所有的地震道，所以每组织一个时间或深度切片需要对所有的地震道数据进行读取，由于每次读取的数据量非常大，通常情况下是不可能满足实时交互性需求。因此，三维地震数据的特点使得数据的快速定位和读取以及高效的地震数据管理成了一个难题。

发明内容

本发明提出了一种组织和管理地震数据的方法，即砖块格式地震数据管理及组织方法，该方法很好的满足了大规模三维地震数据的交互性浏览需求。

根据本发明的一方面，提供了一种三维地震数据砖块式组织和管理方法，包括如下步骤：将三维地震数据的三维网格数据沿xLine方向、inLine方向和time/depth方向划分为多个数据块，每个数据块包含xLine方向、inLine方向和time/depth方向上的一定数量的数据点；针对分块后的三维地震数据生成数据块索引。

生成数据块索引的步骤可包括：对每个数据块进行编号；以及为每一个数据块生成一个索引信息。

其中，为每个数据块生成索引信息的步骤可包括：为每一个数据块中的数据点编号，该编号包括xLine方向的xLine号、inLine方向的inLine号和time/depth方向的time号。

所述索引信息可包括数据块的有效性信息、数据块的实际偏移量。

其中，采用三维数组的方式对每个数据块进行编号。

所述方法还可包括：对三维地震数据以均匀抽稀或非均匀抽稀的方式进行抽样，将抽样数据存入硬盘。

所述方法还可包括：将抽样数据以及数据块索引读入内存；对抽样数据进行计算，生成一个低精度绘制结果；将低精度绘制结果显示给用户。

所述方法还可包括：根据数据块索引读取硬盘中的详细数据进行后台计算，生成完整的三维地震数据绘制结果；利用生成的三维地震数据绘制结果代替先前显示的低精度绘制结果。

根据本发明的另一方面，提供了一种访问三维地震数据的方法，其中，所述三维地震数据的三维网格数据被划分为多个数据块，每个数据块包含xLine方向、inLine方向和time/depth方向上的一定数量的数据点，所述方法包括如下步骤：读取数据块索引，根据数据块索引中包含的索引信息确定相应数据块是在缓冲区中还是在硬盘中；如果是在缓冲区中，则从缓冲区中读取相应的数据块，如果相应块在硬盘中，则根据数据块索引从硬盘读取相应的数据块。

所述方法还可包括：在从硬盘中读取相应数据块的同时，将相应数据块读入缓冲区中。

所述方法还可包括：利用新读入缓冲区中的数据块覆盖最早读入内存的数据块。

其中，缓冲区中的每个数据块均具有指向该块的指针。

附图说明

通过下面结合附图对本发明进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1示出了将三维地震数据转换成砖块格式数据组织方式的示意图；

图2示出了xLine方向的切片数据的示意图；

图3示出了inLine方向切片数据的示意图；

图4示出了time/depth方向的切片数据的示意图；

图5示出了根据本发明实施例的管理抽样数据的方法的流程图；

图6示出了利用砖块索引信息结构查找砖块数据的示意图；

图7示出了根据本发明实施例的访问缓冲区的方法的流程图；

图8示出了根据本发明示例性实施例的在缓冲区缓冲数据块的示意图；

图9示出了根据本发明实施例的访问数据的流程图。

具体实施方式

本发明的基本思路是：将一个工区构建成一个矩形区域，并进行砖块式的划分，从而将数据量比较大的三维地震数据按照一定大小进行分块处理，然后，采用多级索引数据管理的思想，通过索引进行数据的快速定位和读取，实现高效的地震数据管理。下面对本发明的技术方案进行详细描述。

1.砖块格式的可视化文件的设计

所谓的砖块就是将三维地震数据的三维网格数据形态构建成为包含各个方向上的一定点数的数据块。这样，一个较大规模的三维地震数据就形成了多个大小且形状相同的小的数据块集合。

如附图1所示，砖块格式本质上讲是将规模比较大的地震数据分割成为小规模的地震数据单元。每一个单元在xLine方向、inLine方向和time/depth方向包含一定数据量的数据点。这种转换改进了SEG-Y数据格式以道为数据单元的组织方式。

就每一个数据块而言，本身是不含方向性的。因为各个方向上数据点数相同。从而改进了SEG-Y中的道数据包含了时间或深度方向的特点。在组织不同方向切片时，由于从硬盘读取数据的方式以块为单位，这样解决了不同方向切片组织具有不同性能的特性，使得不同方向反映出各向同性的特点。

地震数据砖块格式的组织方式设计解决了SEG-Y按道组织方式各项异性的问题。为了说明砖块格式相对SEG-Y格式的优势，下面对砖块格式的性能进行分析。

对于SEG-Y格式的数据，假设三维地震数据包含1000条测线、每条测线有1000道，每一道上有2000个采样点，即xLine方向1000个点，inLine方向1000个点，数据总道数为100万地震道，每一道有2000个采样点，每个采样点采用浮点数，则数据规模为8G左右。对于根据本发明的砖块格式数据，每一个数据砖块假设为64×64×64＝256K个数据点(这里，K＝1024)，每个数据点采用浮点数记录，每个浮点数占4个字节，则每个砖块大小为1M字节。则xLine方向上为16个砖块，inLine方向上为16个砖块，time/depth方向上为32个砖块。这样形成了16×16×32＝8K个数据砖块单元。

在进行切片数据组织时，需要将切片数据所在的砖块数据读入内存，并进行切片数据检索。下面从三个不同方向上对切片数据组织的性能进行分析。

a)xLine方向切片组织性能分析

如附图2所示，xLine方向的切片数据是由xLine相同的点数据组成。即由inLine方向和time/depth方向上的数据点组成。这样，每一个xLine方向的切片数据包含在xLine切片对应的数据砖块中。所以只需要将对应的砖块数据进行读取和检索，就可以得到xLine切片的所有数据。由于inLine方向上有16个砖块，time/depth方向上有32个砖块，所以，只需要读取16×32＝512个砖块就可以得到任何xLine切片的所有数据。

通过上面的分析，在进行xLine方向切片数据浏览时，如果不考虑缓存区缓存的情况下，最多只需要进行512次硬盘读取。

如果考虑是按照SEG-Y的方式，由于SEG-Y读取按照道的方式进行，而每一个xLine方向的切片包含了1000道的数据，需要从硬盘进行1000次的数据读取。每个道上包含2000个点，每个点的值采用浮点数记录，占用4个字节存储空间。因此，构建xLine方向切片的数据共读取了1000×2000×4＝8M的数据。并且，由于SEG-Y数据格式的这8M数据都在相邻的硬盘空间，所以每一次读写硬盘寻址所花费的时间比较小，xLine方向切片的性能比较高。而砖块格式的数据共读取了512M的数据。所以在xLine方向的切片性能，砖块格式的数据组织要比SEG-Y按道组织的方式差一些。

b)inLine方向切片组织性能分析

如附图3所示，inline方向的切片组织过程跟xLine方向基本相同。所不同的是SEG-Y格式的数据文件中，inLine方向切片的数据在硬盘上分布在不连续的扇区中，所以每一次读进行硬盘寻址的过程要比xLine方向的寻址过程慢。所以，虽然xLine方向和inLine方向所需要的数据规模和大小都相同，但由于硬盘磁头寻址所花费的时间不同，导致SEG-Y格式的inLine方向切片组织性能要比xLine方向组织性能差很多。

但是在砖块格式中，inLine方向的切片读取数据也是需要进行读取16×32＝512个砖块。反映出来的性能与xLine基本上是相同的。但要比SEG-Y格式的数据组织要快得多。

c)time/depth方向切片组织性能分析

如附图4所示，时间或深度方向的切片数据由相同深度或时间的xLine方向的点和inLine方向的组成。对于这种切片，SEG-Y格式的数据组织是非常困难的。因为一个切片都覆盖了所有的地震道，所以每组织一个时间或深度切片需要对所有的地震道数据进行读取。即每一次时间或深度切片的数据组织都需要读取8G的数据。这么大的数据量通常情况下是不可能满足实时交互性需求。

对于砖块数据组织方式而言，每一个时间和深度切片需要读取的砖块数为16×16＝256个，总共256M的数据量。在时间或深度方向的切片组织要比SEG-Y格式切片组织的性能高很多。

通过上述比较可以看出，砖块数据组织方式相对于SEG-Y格式切片组织的性能整体上高很多。

2.抽样数据内存管理设计

1)地震数据抽样

即使采用数据压缩，通常情况下也不可能将所有的数据都调入内存进行处理，因此，本发明采用将数据进行抽稀的方式进行可视化交互显示。在三维地震数据可视化交互操作时，实时显示的数据可以利用抽稀的数据。在交互操作完成之后再利用后台重新组织硬盘详细数据进行显示。故利用后台更新数据的机制可以提高软件的处理能力。

抽稀可以采用均匀抽稀，也可以采用非均匀抽稀。假设采用均匀抽稀，如果采用隔点采样，则抽稀的数据规模只有原始数据的1/8(2×2×2)；如果是隔两点抽一点，则抽稀的数据规模只有原始数据的1/27(3×3×3)；从而提高了软件处理数据的能力。如果原始数据是100G，通过字节映射，则数据规模达到25G左右，如果采用抽稀的方式，可以达到几百M的数据规模。对于目前的计算机配置，对于几百M的内存开销还是比较容易的实现。并且，抽稀可以根据具体情况，如三维地震数据的数据规模、计算机的配置来设定。故从理论上讲，软件处理三维地震数据的规模还有很大的扩展空间。

2)抽样数据管理

图5示出了抽样数据管理示意图。如图5所示，将SEGY格式的数据转换为砖块式的数据，并存储为Gm数据。Gm数据格式是GeoMountain系统定义的一种地震数据存储格式。在砖块转换的过程中将数据进行抽样(抽稀)。然后将抽样后的数据存储在.nsample文件中，采用一个三维数组进行存储。数组每个方向的大小存储在头文件.idx中。显示时系统首先加载.idx文件，然后将转换好的.nsample文件的数据读入缓存用于上层显示。上层通过访问接口从内存中查询索引，访问缓存中从.nsample文件中读入的抽样数据。图5中所示的.brick文件中存储了砖块文件索引结构和转换成砖块之后的地震数据，也就是定义成砖块格式的地震数据文件。

在创建砖块文件的过程中，在内存中生成抽稀数据结构和砖块索引结构，完成砖块转换后将抽稀数据结构和砖块索引结构存储到硬盘上，如果系统关闭退出，在下次系统加载的时候将抽稀数据结构和砖块索引结构加载到内存。显示的时候再通过砖块索引结构读取砖块文件中的块。

在上面的示例中，虽然在生成砖块文件的同时生成抽稀数据，但是，也可以在生成砖块文件后再生成抽稀数据。

3.砖块索引内存管理设计

1)砖块索引信息设计

为了快速的访问砖块文件中的每一块数据，需要设计一个快速方便的砖块索引信息。

如图6所示，根据本发明的实施例的数据组织和管理方法采用三维数组的方式首先对砖块进行编号，然后为每一个砖块设计一个索引信息，这个索引信息包括了这个砖块的有效无效信息、该块在砖块文件中的实际偏移量。这两个信息在生成砖块文件的同时就已经进行了记录。

由于根据本发明的构思将一个不规则工区构建成一个矩形区域，并进行砖块划分，其内部必然会导致有些地方没有数据，因而形成的砖块是无效的。由于无效砖块的存在，导致了砖块索引与其数据在砖块文件中的理论偏移量和实际物理偏移量不一致，因此需要记录每一个砖块的实际偏移量。

所谓的理论偏移量和实际偏移量是砖块文件在形成砖块子块过程中由于填充0数据所造成的。例如，一个地震数据理论xLine号的范围为0～119，砖块文件中块的大小为64*64*64。那么在xLine方向就被划分为两个块，64*2＝128。当xLine＝119所在的块为第三个块时，对于这个第三个块在文件中理论上的偏移量应该是紧跟在xLine＝118的后面，然而由于砖块文件需要几个方向的对称性即每个方向都是64的整数倍，因此第二个块在xLine方向上不足64的整数倍时进行了补0处理，因此xLine＝119这个点所在的第三个砖块的实际偏移量为xLine＝128的后面。

砖块索引信息是为了标示每个砖块在砖块文件中的位置和当前砖块的状态。当前砖块的状态指示当前砖块是在内存中还是在硬盘中。索引信息中有一个status标识，通过不同值标记所要读取砖块所在的位置，当砖块被读入内存或者换出内存之后对标记的值进行修改，当访问砖块数据的时候先读取需要访问砖块的status以确定其所在的位置然后再去读取对应的数据。因此，通过砖块索引信息就可以从砖块文件中准确定位和读取每个砖块的数据。

2)工区砖块索引管理技术

由于通过索引可以快速定位和读取硬盘中的砖块数据，快速定位当前数据所在的砖块的索引就成了提高砖块访问速度的关键。系统在砖块转换的同时对砖块文件生成索引信息。当砖块转换完成之后就将索引信息存入到索引文件当中，当系统启动的时候就将砖块索引信息以三维数组的方式加载进内存。此后在系统运行期间常驻内存。当一个点通过其xLine号，inLine号，time号访问数据时，首先通过xLine号，inLine号，time号查找对应的砖块。假设每个砖块的大小为BRICKSCAL，则xLine号，inLine号，time号这个点在所在的块的索引在内存中的编号为xLine/BRICKSCAL，inLine/BRICKSCAL，time/BRICKSCAL。通过这个编号查找三维数据就得到了对应块的索引信息，通过索引信息就可以将对应块中的数据从硬盘文件中读出。

4.砖块缓存内存管理设计

通常情况下，为了提高切片交互浏览的性能。需要对地震数据进行缓存，减少硬盘的读写次数，可以实现提高交互性能。缓存设计的优劣主要反映在显示需要的数据在缓存队列中的命中率而定。如果命中率高，则缓存设计比较好，反之则缓存队列设计比较差。所以，缓存队列设计的目标就是提高地震数据的命中率。

理论上讲，缓存队列越大，则数据的命中率就越高。但是通常的PC服务器的内存空间有限，而三维地震数据通常会比内存空间大很多，所以，仅仅依靠扩大缓存空间来提高交互性能在实际系统中是不可行的。换句话说，在进行数据交互浏览时，无法避免会进行内存空间与硬盘数据之间的高速交互。

以SEG-Y格式按道组织方式为例，由于数据按照地震道组织和存储，与硬盘进行数据交换的最小单位就是一道的数据。所以缓存空间只能根据缓存道数据进行设计。如果是时间切片，则切片数据需要所有地震道的数据，并且每一道只需要一个数据点，数据缓存命中率非常低。所以，如果是三维地震数据，SEG-Y格式数据组织方式难以实现高效的缓存队列设计。

砖块格式的组织方式改善了按道组织的这一缺点。由于与硬盘交互是以砖块为数据单元进行交换，而任意方向的切片数据，都是由一组砖块集合中的部分数据组成，所以砖块格式的组织方式可以实现高效的缓存队列设计。

1)缓存队列设计目的

缓冲区就是主内存区留出的，用来存放从磁盘里取来的信息的区域。缓冲区除保留磁盘目录和文件表信息外，还保留程序正在使用或存放的部分内容。当计算机用到磁盘数据时，计算机先判断数据是否在缓冲区中，若在，则计算机直接从缓冲区中取数据，否则再去磁盘中取，这样就可减少驱动器头的启动次数，减少磁盘的磨损，加上计算机对缓冲区的操作大大快于对磁盘的操作，故应用缓冲区可大大提高计算机的运行速度。

2)三维地震数据三级缓存机制

缓冲区毕竟是占主内存，一般大小有限，能存放的内容不多，如果将所有的地震数据都读入缓冲区显然是不太现实的。所以如何设计缓冲区的管理机制，以提高缓存区的命中率，最大程度的减小数据的访盘次数，以达到提高系统的速度将成为关键。

为了达到交互式的目的，根据本发明实施例的数据管理和组织方法首先对原始数据进行抽稀操作，比如原始数据中每两个点抽出一个点，也就是隔一个点取一个点，这样原始数据的大小就降低到以前的1/2。如果还不能调入内存可以加大抽稀的力度，达到可以将数据全部调入计算机内存为止，之后再在显示的过程中将详细数据调入内存进行计算显示后代替抽样数据。

这些抽样数据将全部调入内存的缓冲区中进行实时的调用和显示，当在进行交互式绘制时，先对这些抽样数据进行计算，然后实时显示一个低精度的绘制结果给用户，同时在主程序的后台启动一个线程，读取详细的数据计算之前没有计算的点。当后台的计算完成之后，重新生成精细、完整的绘制结果代替之前显示的低精度的绘制结果。在此本发明采用QT的消息机制，当后台的数据更新完成之后，通过QT的消息机制向前台绘制程序发送更新消息，当前台绘制程序收到更新的消息之后，重新绘制图像，用更新后的计算结果进行绘制。这样就避免了当用户进行旋转、放大等交互式操作之后，由于计算量大导致的不能实时更新绘制结果从而出现程序假死的现象，因此提高了程序的交互性，同时通过后台线程的更新操作确保了对原始数据的信息的完整反映，保证了显示精度。

为了提高原始数据的访问速度和减少访盘次数，本发明在系统的主内存中开辟一块缓冲区，缓冲区中以砖块的一个子块为基本单位。每次对砖块文件进行访问时，首先查看访问的数据是否在内存的缓冲区，如果在就从缓冲区直接读出数据。如果数据不在内存的缓冲区，就从砖块文件中读取出该数据所在的砖块子块，读取数据的同时将该块放入内存的缓冲区。当将新的数据块从硬盘读入内存时，如果内存的缓冲区已经放满，则换出最先加载进缓冲区的块。对缓冲区中的数据访问如附图7所示。

3)块缓存空间与硬盘数据快速交互

由于内存大小是有限的，所以缓存区的大小不可能容纳下所有的砖块数据，那么当在系统运行一段时间以后，缓冲区就会被装满，这个时候再有新的数据要换入的时候，必然要将缓冲区中的数据块进行交换。

根据本发明的示例性实施例，为了达到快速交换的目的，在每个块换入缓冲区的时候，同时在缓冲区中加入了一个指向这个块的索引指针，如果下次这个块要被换出的话，可以先通过这个指针修改该块的索引，将该块的状态置为硬盘，这样这块数据就被换出了缓冲区，同时将新加入的这块数据覆盖以前缓冲区中的数据，然后将缓冲区中的索引指针指向新换入块的索引。

当缓冲区中装满数据后，再有新块加入的时候，将新数据块缓冲又成为了一个需要解决的问题。由于最近访问的肯定是最新换入缓冲区当中的，为了达到简单快速的切换机制，在缓冲区中将有一个指针指向最先换入缓冲区的块。当一个新块加载到缓冲区之后，指向最早换入块的指针向前移动一个块。通过这样的循环移动，相对于缓冲区中的块来说，指针始终指向最先换入的块。图8示出了根据本发明示例性实施例的在缓冲区缓冲数据块的示意图。

5.地震数据访问流程设计

图9示出了根据本发明实施例的地震数据的访问流程图。如图9所示，如果要访问一个点的详细三维数据，首先通过这个点的cdp号(地震数据的inLine号和xLine号，即道号)算出这个点的砖块编号，然后通过砖块的编号查找该砖块的索引信息，然后再通过索引信息中的块的属性确定当前块的状态，如果该块在缓冲区中，则通过缓冲区区索引将数据从缓冲区对应的块中读出。如果该块不在缓冲区中，则通过砖块索引到硬盘读取该块数据。同时将该块数据读入缓冲区中，并将最早换入内存的数据块换出。

根据本发明的砖块格式地震数据管理及组织方法，将数据量比较大的三维地震数据按照一定大小的分块处理，并通过索引进行数据的快速定位和读取，实现高效的地震数据管理。此种方法能够支撑大规模三维地震数据的交互性浏览，在逆断层发育的四川盆地、塔里木盆地等油气产区有着十分广阔的推广应用前景。

Claims (12)

1.一种三维地震数据组织及管理方法，包括如下步骤：

将三维地震数据的三维网格数据沿xLine方向、inLine方向和time/depth方向划分为多个数据块，每个数据块包含xLine方向、inLine方向和time/depth方向上的一定数量的数据点；

针对分块后的三维地震数据生成数据块索引。

2.如权利要求1所述的方法，其中，生成数据块索引的步骤包括：

对每个数据块进行编号；以及

为每一个数据块生成一个索引信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，为每个数据块生成索引信息的步骤包括：

为每一个数据块中的数据点编号，该编号包括xLine方向的xLine号、inLine方向的inLine号和time/depth方向的time号。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述索引信息包括数据块的有效性信息、数据块的实际偏移量。

5.如权利要求2所述的方法，其中，采用三维数组的方式对每个数据块进行编号。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

对三维地震数据以均匀抽稀或非均匀抽稀的方式进行抽样，将抽样数据存入硬盘。

7.如权利要求6所述的方法，还包括：

将抽样数据以及数据块索引读入内存；

对抽样数据进行计算，生成一个低精度绘制结果；

将低精度绘制结果显示给用户。

8.如权利要求7所述的方法，还包括：

根据数据块索引读取硬盘中的详细数据进行后台计算，生成完整的三维地震数据绘制结果；

利用生成的三维地震数据绘制结果代替先前显示的低精度绘制结果。

9.一种访问三维地震数据的方法，其中，所述三维地震数据的三维网格数据被划分为多个数据块，每个数据块包含xLine方向、inLine方向和time/depth方向上的一定数量的数据点，所述方法包括如下步骤：

读取数据块索引，根据数据块索引中包含的索引信息确定相应数据块是在缓冲区中还是在硬盘中；

如果是在缓冲区中，则从缓冲区中读取相应的数据块，如果相应块在硬盘中，则根据数据块索引从硬盘读取相应的数据块。

10.如权利要求9所述的方法，还包括：在从硬盘中读取相应数据块的同时，将相应数据块读入缓冲区中。

11.如权利要求10所述的方法，还包括：利用新读入缓冲区中的数据块覆盖最早读入内存的数据块。

12.如权利要求9至11中的任一项所述的方法，其中，缓冲区中的每个数据块均具有指向该块的指针。

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