摘要：研究了open inventor的擴充套件模組volumeviz提供的支援海量資料集的轉化和資料整合技術，介紹了新的資料儲存格式ldm，並將傳統的segy**資料轉換為ldm檔案格式，最終設計實現了油藏儲層剖面的三維顯示。
關鍵詞：油藏儲層建模；三維視覺化；volumeviz；儲層剖面
0引言儲層建模就是利用油氣勘探和開發過程中取得的**、測井、鑽井等資料，結合沉積學、儲層地質學和數學方法來定量描述二維或三維儲層的空間變化特性，是勘探地質構造的主要手段。而基於計算機圖形學的三維視覺化技術實現了儲層模型的更為直觀的影象顯示，既描述了地下複雜的地質構造情況，又反映了石油礦產等資源的構造形態和屬性特徵的空間分布，為進一步決策提供至關重要的實驗資料支援。
open inventor （oiv）是在opengl的基礎上開發而成的，它通過「搭積木」的方式來構造複雜的三維場景，使使用者只花費很少的時間就可以構造出複雜、優美的三維場景。而在大量資料視覺化方面，oiv的擴充套件模組volumeviz能夠實現超大資料集的互動視覺化，支援海量資料集的轉化和資料整合技術，同步進行超大資料的視覺化計算，並採用了最新的gpu渲染技術，更高效地實現高質的視覺化效果。其中，volumeviz中海量資料管理器（ldm）元件能夠將海量資料轉化集成為內部檔案，加速實時視覺化。
本文研究了volumeviz海量資料轉化技術，並結合實際資料實現油藏儲層剖面圖的繪製。
1儲層資料轉化
1.1多分辨儲存的ldm檔案
油氣儲層建模除了能使用鑽井、測井資料外，還應使用反映地下儲層屬性的**資料，用以彌補井資料的不足。目前存在多種**資料格式，其中segy格式已成為記錄**資料的標準格式，它也是石油勘探行業**資料最為普遍的格式之一。為了更為精確地實現儲層模型的三維視覺化顯示，實際顯示時會對**資料進行插值以獲得更高的解析度，比如克里金插值。
而隨著需要處理的**資料加大，插值後資料量的指數級增長會給三維視覺化顯示帶來很大的挑戰。為此，oiv的擴充套件模組volumeviz採用一種新的檔案格式，即海量資料管理格式（large data management，ldm），它可以將包括**資料在內的大規模資料按一定規則進行轉化和重組，以實現快速遍歷資料和加快實時三維視覺化顯示的目的。
與**資料segy格式按道儲存不同，ldm檔案中的**資料是按照多分辨分塊八叉樹結構將資料重組。八叉樹是一種用於描述三維空間的樹狀資料結構，八叉樹的每乙個節點都表示乙個正方體的體積元素，而將每個節點的8個子節點的體積元素組合起來就構成了該節點的體積。常規八叉樹只儲存最深層葉子節點，而ldm檔案則採用的是多分辨八叉樹結構儲存資料，即在不改變資料覆蓋範圍前提下，對不同深度下的葉子資料都進行計算並儲存。
當要求低分辨顯示資料時，只需遍歷淺層次葉子節點資料；而要求高分辨顯示資料時，則必須遍歷更深層次的葉子節點資料。
ldm檔案特殊的儲存方式具有以下3個優點：
（1）資料分塊處理，加快訪問速率。ldm檔案中，**資料被分成解析度不同的小塊，在繪製時根據不同解析度的要求載入對應的塊資料即可，不需要載入全部資料，而且並行處理演算法可以加速塊資料的訪問，比segy格式有明顯優勢。
（2）資料結構空間相關，加快資料遍歷。ldm檔案中資料的八叉樹儲存結構具有很高的層間相關性，高效的樹結構遍歷演算法就是利用這種高相關性很快搜尋到指定資料庫。
（3）繪製策略應用多解析度思想。ldm檔案將資料從低分辨到高分辨依次編碼儲存。在顯示過程中順序載入，先載入資料量較少的低解析度資料，顯示低解析度影象；然後繼續載入資料量更多的高解析度資料，實現更高解析度影象的顯示，這種資料格式允許實現任意解析度的顯示。
以上優點使得ldm檔案可以高速處理容量巨大的**資料，實現資料的實時三維視覺化顯示，從而極大地改善了使用者體驗，這些都是segy格式檔案很難做到的。
1.2ldm檔案轉換原理
**資料segy檔案是以三維柵格結構來儲存資料的，即檔案中的每個取樣點都代表空間中某點的勘測數值。要想利用ldm檔案實現資料的高效儲存與顯示，就需要將柵格結構的segy檔案轉換成多分辨八叉樹結構的ldm檔案，其轉換過程主要有兩個步驟。
（1）建立八叉樹結構。
建立八叉樹結構時必須考慮的因素包括兩個方面：首先是所能申請的資料儲存空間，如果空間充裕，可以實現最高解析度的八叉樹編碼，此時的葉子節點就越小，可以繪製出精細的影象，但是遍歷所需要的時間就會比較多；其次是在儲存空間不充裕時，則只能對低解析度的大葉子節點進行八叉樹編碼，在繪製時會損失影象解析度，但其遍歷節點會很快。因此在資料轉化過程中，需要在儲存空間和執行時間效率之間認真權衡。
在oiv的ldm檔案中，當原始資料中某一節點內取樣點數目小於64×64×64時，就不再繼續劃分該節點。
（2）產生多解析度資料結構。
在建立八叉樹時，將原始資料按最小節點分塊，以此作為最高端解析度資料。在此基礎上，將8個資料塊合併為乙個資料塊，得到下一級解析度資料，以此迴圈至獲得最低解析度資料塊為止。這種層次解析度模型可以建立由上至下、由低分辨到高分辨的資料順序儲存格式，滿足實際應用中不同解析度資料視覺化顯示的需求。
segy檔案經過轉化後會產生乙個.ldm檔案和乙個.dat檔案。
其中.ldm檔案儲存著資料的管理資訊，一般遠小於資料容量；而.dat則儲存著原始資料按照規定格式重組後的資料檔案，其每乙個取樣點仍為笛卡爾座標下的位置和屬性資料，一般和原始資料容量大小近似。
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