Учитывая тот объем данных, который сейчас доступен всем специалистам в области наук о Земле, возрастает нагрузка на наше программное обеспечение и вычислительные ресурсы. Сложность проектов, создаваемых в Leapfrog, выходит на новый уровень благодаря расширению функциональных возможностей программного обеспечения. Эта сложность подвергает вычислительные ресурсы пользователей и Leapfrog значительной нагрузке. Это также приводит к созданию все более объемных файлов и проектов, которые необходимо хранить в наших локальной и облачной средах.
Компания Seequent стремится непрерывно совершенствовать процессы обработки и хранения проектов Leapfrog и связанных с ними данных.
Усовершенствования процесса хранения
С рабочими процессами Central, теперь доступными клиентам Seequent, общий размер проектов Leapfrog важен как никогда. Небольшой размер проекта означает более быструю загрузку проектов в Central и, что не менее важно, использование меньшего объема локального диска.
Мы внесли изменения в процессы сжатия и хранения нескольких типов данных, что привело к значительному уменьшению объема, занимаемого на диске. Лучшие результаты достигаются при обработке данных изображений, хранении блочных моделей со структурой октодерева и связанных с ними данных, а также при хранении массива результатов, полученных в Leapfrog. Больше всего от этих изменений выиграют проекты, содержащие большое количество изображений и большие блочные модели, но существенные улучшения будут наблюдаться и во всех остальных проектах.
«Результаты анализа, проведенного на пяти совершенно разных проектах, показали уменьшение общего размера проекта в диапазоне от 30 до 65%.»
В одном случае после обновления до LF 2021.2 проект размером более 210 Гб был уменьшен до ~30 Гб. Было достигнуто 86% сокращение размера!
Усовершенствования процесса обработки
Мы усовершенствовали существующие алгоритмы, модернизировав способы получения доступа, хранения и обработки информации, относящейся к каркасным сеткам и объемам в Leapfrog.
Одной из областей, в которой в этом релизе был достигнут значительный прогресс, является процесс выбора точек, попадающих внутрь объемов сетки. Пользователи смогут заметить значительное увеличение скорости при фильтрации точек, используемых в геологической или числовой моделях, а также при проецировании доменных интерполянтов и оценок методом кригинга. Благодаря внесенным изменениям в проектах с большим количеством объектов оценки, блочных моделей и проекций можно будет наблюдать наибольшее количество усовершенствований.
«Это усовершенствование сократило время обработки чрезвычайно большого сложного проекта, содержащего значительное количество объектов оценки по доменам, с более чем 200 часов до менее чем 70 часов».
Обратите внимание, что повышение скорости обработки, наблюдаемое в отдельных проектах, будет различаться в зависимости от сложности и структуры каждого проекта. Лучшие результаты достигаются в проектах с большим количеством объектов оценки по доменам и/или числовой оценки в сочетании с блочными моделями со структурой октодерева.
Пользователям, которые еще не опробовали и не применяли модель со структурой октодерева, мы настоятельно рекомендуем испытать этот формат блочной модели. Для оптимизации этого высокоэффективного формата модели были приложены огромные усилия, и преимущества с точки зрения проецирования и хранения будут очевидны. В качестве примера в приведенной ниже таблице сравниваются размер проекта, размер на диске, количество строк и время для создания/проекции предыдущей субблокированной модели Leapfrog и новой модели со структурой октодерева в текущей версии (Leapfrog 2021.1.3) и новой версии (Leapfrog 2021.2). Исходная блочная модель относительно невелика (94 424 родительских ячейки 5x20x20 м и суб-ячейки 16x8x8) к ней применены две геологические модели, сгруппированные каркасные модели (grouped meshes), проведены объединенные оценки методом кригинга (combined kriging estimator) и осуществлена оценка кригингом в пределах трех доменов.
Эти усовершенствования производительности позволят геологам сосредоточиться на интерпретации результатов, а не тратить время на ожидание обработки. Это также позволит геологам вносить изменения дальше в дереве проекта, не опасаясь, что это потребует значительного объема повторной обработки, что позволит заказчику быстрее принять правильное решение.
Мы постоянно ищем новые пути модернизации приложения Leapfrog и добавления новых функций, чтобы не отставать от высоких темпов цифровой трансформации в областях наук о Земле и облачных вычислений.