Результаты выполнения третьего этапа проекта

1. На базе существующего задела были разработаны новые усовершенствованные алгоритмы распараллеливания совместной мультифизичной 3D-инверсии (решения многомерных обратных задач) данных комплексных геофизических исследований, включающих электромагнитные зондирования, измерения магнитных и гравитационных полей. Алгоритмы ориентированы на распараллеливание в распределенной вычислительной системе (содержащей многоядерные персональные компьютеры, соединенные сетью, в том числе глобальной) и учитывают архитектуру реализующей мультифизичную 3D-инверсию программной системы: особенности реализации методов численного 3D-моделирования соответствующих физических полей и способов расчета функций чувствительности. Алгоритмы включают в себя планирование распределения подзадач по вычислительным узлам и распараллеливание на самих узлах. При этом выполняется:

– предварительный анализ вычислительной сложности каждой из решаемых подзадач путем пробных запусков наиболее и наименее затратных подзадач;

– оценка свободных ресурсов каждого узла распределенной вычислительной системы;

– вычисление параметров распараллеливания для каждой из решаемых подзадач непосредственно перед их запуском на очередной (освободившийся) вычислительный узел с учетом предварительно оцененной сложности подзадачи и свободных ресурсов компьютера;

– мониторинг загруженности вычислительных узлов в процессе решения на нем подзадачи и обновление параметров распараллеливания.

2. На основе предложенных алгоритмов были разработаны функционирующие в вычислительной системе с распределенными ресурсами программы совместной мультифизичной 3D-инверсии данных комплексных геофизических исследований методами электроразведки, магниторазведки и гравиразведки, включая БПЛА-варианты.

3. Была сформулирована методика мультифизичной 3D-инверсии данных комплексных аэрогеофизических исследований, которая включает в себя следующие этапы:

– проведение предварительной 3D-инверсии данных электромагнитных зондирований по набору временных каналов, соответствующих ранним временам, с подбором распределения проводимости в перекрывающих породах;

– проведение предварительной 3D-инверсий данных магнито- и гравиразведки по всей площади с целью определения распределения магнитных и плотностных характеристик в целом;

– проведение 3D-моделирования электромагнитных полей для геоэлектрической модели приповерхностного слоя (слоев), полученной на первом этапе, во всем временном диапазоне;

– построение невязок практических и расчетных данных на временных каналах, которые не участвовали на первом этапе 3D-инверсии, и выделение областей максимальных невязок;

– построение локальных блочных структур под неоднородными приповерхностными слоями и проведение локальных 3D-инверсий с подбором геометрии блоков и проводимости в локальных структурах, а также коррекции параметров проводимости в блоках верхних слоев, расположенных над локальными структурами и на некотором удалении от них; возможно повторение этого этапа при другой параметризации целевых объектов;

– подбор параметров поляризуемости (при необходимости) в локальных структурах и блоках верхних слоев с коррекцией соответствующих параметров проводимости;

– проведение локальных мультифизичных 3D-инверсий с начальным приближением, полученным на предыдущих этапах. В ходе этого этапа инверсии подбираются распределение намагниченности и плотности в этих блочных структурах. Вместе с этим корректируется намагниченность и плотность в структурах, моделирующих влияние фона;

– анализ морфологии и свойств получившихся в результате мультифизичной 3D-инверсии локальных структур и выделение структур, соответствующих потенциально целевым объектам;

– анализ качества выполненной 3D-инверсии, включая оценку влияния в сигналах различных структурных частей потенциально целевых объектов, анализ эквивалентности, построение синтетических аналогов для аналогичных моделей с учетом возможных шумов, проведение и анализ точности 3D-инверсии на синтетических данных.

4. Для оценки возможностей разработанных методик и программ были проведены вычислительные эксперименты, в ходе которых выполнялись различные этапы мультифизичной 3D-инверсии данных аэрогеофизических исследований, проведенных различными аэросистемами на нескольких площадях при поиске целевых объектов различной морфологии. Эксперименты для разных этапов проводились на трех площадях, где была выполнена аэрогеофизическая съемка: система наблюдения содержала до 30000 точек наблюдения (около 100-150 км2, 500-600 пог.км) и 30 временных каналов для электромагнитных данных. Такие объемы приводят к тому, что количество подзадач, решаемых на каждой итерации 3D-инверсии, составляет порядка 400-500. Вычислительная система включала в себя компьютеры четырех типов (общим количеством до 50), содержащие от 4-х до 8-ми физических ядер с объемом памяти от 16 до 64 Гб и расположенные в разных локальных сетях, удаленных друг от друга внутри города. В ходе экспериментов в течение одной итерации моделировалось отключение компьютеров от сети, запуск дополнительных процессов, подключение новых компьютеров к вычислительной системе.

Вычислительные эксперименты показали высокую отказоустойчивость разработанной программной системы, обеспечение загрузки компьютеров до установленного уровня, масштабируемость (в том числе благодаря незначимому времени пересылки и получения данных), возможность модификации состава вычислительных узлов в процессе 3D-инверсии, равномерную загрузку. Все это позволяет обеспечить возможность выполнения мультифизичных 3D-инверсий «multisource» аэрогеофизических данных в масштабах времени, близких к требованиям производственных работ.

Так, по текущим оценкам выполнение мультифизичной 3D-инверсии для площадей указанных выше размеров будет занимать около 2-х - 3-х недель при наличии парка компьютеров не менее 20. При этом первый этап инверсии, который на данном этапе максимально автоматизирован и практически не требует трудозатрат пользователя, будет составлять до 3-х дней. Остальное время потребуется для выполнения остальных этапов, где требуется экспертная оценка и участие пользователя, и будет зависеть от количества выявленных после первых этапов областей максимальных невязок, а также результатов выполнения последнего этапа, связанного с оценкой качества выполненной инверсии.

5. Качество выполненных 3D-инверсий подтверждено различными способами, включая анализ эквивалентности, использование синтетических данных, а также данные бурения (см., например, статью, представленную на данном этапе в качестве отчетной). Важно отметить, что для многих практических задач именно применение методики поэтапной 3D-инверсии (I этап по ранним временным каналам и II этап по всем временным каналам) позволило выявить и восстановить характеристики целевых объектов, перекрытых неоднородными проводящими слоями. Если же выполнять инверсию по всем временным каналам одновременно, то целевые объекты восстанавливаются гораздо менее надежно, может довольно существенно исказиться их форма и появиться множество ложных объектов, по виду мало отличающихся от восстановленных объектов в местах нахождения целевых.

6. Исследования, связанные с проверкой работоспособности программной системы в распределенной вычислительной системе и анализом точности восстановления целевых объектов, были проведены для технологий ЭМЗ-ВП и БПЛА-МПП для различных типов полезных ископаемых. Для синтетических данных было получено хорошее совпадение положения целевого объекта в истинной и восстановленной моделях, для практических – хорошее совпадение расчетных и практических данных по пространству и времени, а также соответствие геологическим представлениям об изучаемых объектах. При этом было установлено, что для этих технологий существенное влияние может оказывать изменение проводимости сбоку от системы наблюдений, что может потребовать корректировки технологии съемки.

7. В результате проведенных вычислительных экспериментов было получено, что мультифизичная 3D-инверсия комплексных аэрогеофизических данных позволяет существенно снизить область эквивалентности при восстановлении магнитных и плотностных свойств за счет регуляризации (фокусировки) на геометрию структурных частей объектов, выделенных в результате 3D-инверсии данных аэроэлектроразведки, которая пока не применяется в производственных масштабах. При этом ее внедрение в производство позволит не только резко увеличить качество геоэлектрических моделей, но и качество комплексных геофизических моделей и соответствующей геологической интерпретации за счет более достоверного определения всего набора физических свойств.

Таким образом, для рассматриваемого класса задач базовой является именно геоэлектрическая модель, для построения которой должна использоваться 3D-инверсия.