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北单比分过滤技巧:地下數千米,如何用數據看透地球?

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地下數千米,如何用數據看透地球?面對油氣勘探復雜數據,有怎樣的新存儲之道? 四位專家面對面共話“用數據給地球做CT,解鎖新的油氣藏”

宋家雨,Dostor存儲在線總編輯

方   糧,中國計算機學會信息存儲專業委員會委員

賴能和,中石油東方地球物理勘探有限公司處理中心總工程師

孫   斌,浪潮存儲產品線副總經理

宋家雨:在油氣勘探領域,數據是如何產生、采集和處理的?數據量又有怎樣的變化?目前又有哪些新興應用?

中石油集團東方地球物理勘探有限公司處理中心總工程師 賴能和

 賴能和: 
人工智能在油氣勘探領域已經開始陸續應用,比如勘探過程中的城市路線勘探,會根據歷史數據比對設計出最佳路線;在處理方面,曾經需要30人處理2個月的數據,現在通過神經網絡和人工智能訓練算法去處理,速度、精準度都大大提高。

油氣勘探大致分成三個階段,第一階段是通過不同的采集手段將野外數據采集回來;第二階段是數據處理,數據中心通過超能計算機對野外數據進行處理,得到數據體;第三個階段是利用數據體,解釋地質構造,找出油氣藏。

油氣勘探過程會產生大量數據,每年大概會增加2-3倍,就原始采集數據來看,從2012年的50TB,激增至2019年的2500TB左右的數據量,這僅僅是原始采集的數據量。目前我們使用的存儲系統,存儲空間要在原始采集數據的15倍左右,因為原始采集數據要經過三十多個基本流程,每個流程要處理中間結果,要保存的數據量巨大,因此這幾年我們對存儲系統的要求越來越高,投資也越來越大。

人工智能在油氣勘探領域已經開始陸續應用,比如勘探過程中的城市路線勘探,會根據歷史數據比對設計出最佳路線;在處理方面,曾經需要30人處理2個月的數據,現在通過神經網絡和人工智能訓練算法去處理,速度、精準度都大大提高;還有解釋、質量控制階段,都已經開始投入人工智能的研究。

 宋家雨:油氣勘探行業海量數據的變化和人工智能的應用,帶來了怎樣的挑戰?

中國計算機學會信息存儲專業委員會委員 方糧

方 糧:勘探應用網格密度每增加1倍,數據量就增加3-4倍,網格畫的越細,分析的就越準確,所以油氣勘探對計算能力、存儲能力的要求是無止境的,這是一個巨大的挑戰。

油氣勘探應用網格系統密度不斷增加,以前的網格密度是50m×100m,現在可以做到6m×12m左右,網格每增加1倍,數據量就增加3-4倍,網格畫的越細,采集精細度就越高,分析的就越準確,所以油氣勘探對計算能力、存儲能力的要求是無止境的。

另一方面,石油勘探領域相比其他行業有優勢,有大量的數據和經驗積累,可以更加快速適應人工智能技術,運用AI訓練、推理等方式實現勘探作業更快、更精、更準確,提高勘探成功率。

對存儲系統來講,能夠存取勘探海量數據的同時,對數據處理能力也有很高的要求,如果存儲的容量和擴展性跟不上,或者存儲性能和吞吐能力跟不上的話,勘探作業中極有可能因為存儲的超負荷而崩潰,造成數據丟失、作業中斷,這個影響是巨大的。

宋家雨:面對油氣勘探領域這種復雜的存儲需求,浪潮存儲有哪些應對之道?

浪潮存儲產品線副總經理 孫斌

孫 斌:針對油氣勘探行業海量數據存儲需求和數據處理性能要求,需要大容量、高性能的存儲系統來滿足,我們通?;嶠ㄒ榭突а≡穹植際醬媧⑾低?。過去幾年,我們對大量應用場景進行研究分析,當面向客戶的實際應用時,有針對性的通過測試、調優開展深度優化。

針對油氣勘探行業海量數據存儲需求和數據處理性能要求,需要大容量、高性能的存儲系統來滿足,我們通?;嶠ㄒ榭突а≡穹植際醬媧⑾低?。首先分布式存儲最典型的特點就是容量夠大,可隨數據量增加而實現橫向擴展,支持到EB級別的存儲容量;其次,存儲性能也可隨著容量的擴展而線性擴展,分布式存儲的每一個節點都可以承接負載,滿足高并發讀寫請求。

浪潮存儲一直在探索承接AI等新型應用的新存儲之道,AI的工作負載分為五個環節,首先是數據的采集環節,此環節要求高吞吐量的寫入,而且是并行的大量順序寫入;第二環節是數據的標識,是大量小IO;第三個環節是訓練,是隨機的小IO,對性能要求比較高;第四個環節是推理,大部分的推理對延遲要求很高;最后一個是歸檔,這個環節要求高吞吐量的讀和寫。IO的模式不同,對存儲的要求不同。

過去幾年,我們對大量應用場景進行研究分析,當面向客戶的實際應用時,有針對性的通過測試、調優開展深度優化,最大程度滿足客戶應用在容量、性能、架構及管理上的需求,承接客戶應用的同時,也通過AI手段使存儲系統變得更智能。

Dostor存儲在線總編輯 宋家雨

 宋家雨:人類對自然的探索永不會停歇,就像油氣勘探領域,隨著我們不斷深入的勘探,需要越來越多的存儲容量和計算能力做支撐,來探索更多地球的奧秘。

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{ganrao}