Page 210 - 地质与勘探

Geology and Exploration
地质与勘探

（四）云计算与边缘计算的协同应用
建立云计算与边缘计算的分层处理架构，充分发挥两者的优势。边缘计算负
责现场数据的实时处理和初步分析，完成数据的预处理、特征提取等任务。例如，

在地震勘探现场，边缘计算设备对采集到的原始地震数据进行去噪、滤波等预处
理，提取地震波的特征参数，如振幅、频率等。云计算则承担更复杂的数据分析、
模型建立和长期数据存储等任务。将边缘计算处理后的特征数据传输到云端，利
用云计算平台的强大计算能力，进行地震数据的偏移成像、储层反演等复杂处理，

建立高精度的油藏模型。
根据数据处理任务的特点和需求，实现智能任务调度。对于实时性要求高、
需要快速响应的任务，如井下测井数据的实时分析，优先分配到边缘计算节点处
理。因为边缘计算节点靠近数据采集源，能够快速处理数据并及时反馈结果。对

于计算量巨大、需要大量数据资源的任务，如全油田范围的地震数据综合解释，
调度到云计算平台进行处理。云计算平台拥有强大的计算集群和海量的数据存储
能力，能够满足这类任务的需求。通过合理的任务调度，充分发挥云计算和边缘
计算的优势，提高数据处理的整体效率和效果。

四、可视化与模拟技术

（一）三维建模
1. 多源数据整合与模型构建

三维建模需要将地震勘探、测井以及地质调查等多渠道数据深度融合。地震
勘探利用地震波在不同地层中的传播特性，如速度、反射和折射情况，勾勒出地
下构造的大致轮廓，提供大规模地质结构信息。测井数据则针对特定井眼，详细
记录地层的电阻率、声波时差、自然伽马等物理性质，有助于确定地层岩性、孔

隙度以及含油性。地质调查涵盖地表地质特征、岩石露头信息等，为构建区域地
质背景提供依据。借助 Petrel、Move 等专业三维建模软件，依据数据的空间坐标，
把不同来源的数据精准放置在三维空间相应位置，从而构建出完整且连续的地下
地质模型。比如在某大型油田勘探项目中，技术人员整合了该区域多年的地震勘

探数据、数十口油井的测井数据，以及详细的地质调查资料，利用 Petrel 软件构
建出高精度的三维地质模型，为后续勘探工作奠定了坚实基础。

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