壳牌地质学家在MATLAB中开发了地层表征算法,并与MathWorks顾问合作,在公司范围内部署了MATLAB Production Server™算法。
在MATLAB中,该团队开发了从3D地震数据中定量描述提取特征的算法。通过使用Curve Fitting Toolbox™中的加权三次样条进行曲率分析,这些特征描述了输入数据的规模和模式。
他们使用了Database Toolbox™和MathWorks顾问为MongoDB构建的自定义连接器,以编程方式将他们的算法链接到地质数据库。该数据库包含来自卫星图像、地形和水深测量、核心数据和数值模型的比例、建筑和组成度量。
利用MATLAB、统计学和机器学习工具箱™,该团队开发了一个回归模型和预测算法,将数据库指标、从地震数据中提取的特征和已知的缩放关系结合起来,预测地震次尺度的厚度、宽度和其他地层特征。
该团队结合了来自MATLAB中央文件交换的基于密度的空间聚类算法,从地质数据库中识别出类似的位置。
然后,他们与MathWorks顾问一起改进算法,开发用户界面,并将算法部署为生产应用程序。
首先,他们重写了一些过程性的MATLAB代码,应用面向对象的原则使代码更容易扩展和维护。
他们增加了协同可视化功能,使用Mapping Toolbox™创建识别模拟位置的网络地图显示。
该团队使用MATLAB Compiler SDK™打包算法,并使用MATLAB production Server将其部署为生产企业应用程序。壳牌地质学家通过使用MATLAB Compiler™创建的独立MATLAB客户端应用程序,在引导和非引导工作流程中访问算法。
该应用程序已作为试点向壳牌的地质学家和地层学家进行推广,准备在全公司范围内发布。