compute_model

描述

compute_model 是 Gempy 包中的一个函数，用于计算地质建模任务。它用来生成一组指定区域内的地层模型，并可用于将不同的地质属性（如岩层类型、压力、温度等）映射至这些模型中。

语法

compute_model(interpolator: gempy.core.Interpolator, verbose: bool = False, **kwargs)

参数

interpolator: 必需参数，Gempy 中的 Interpolator 类型的实例。该实例用于定义模型区域、网格分辨率、模型边界条件、模型层数、模型中的不同地质单元及其权重等信息。
verbose: 可选参数，当值为 True 时，输出计算模型的详细信息。默认值为 False。

除此之外，本函数可接收多个可选参数，这些参数将被传递给插值器的方法以控制地质建模过程的某些细节。这些参数之间的区别和用法将在下节中详细介绍。

返回值

在计算完成后，函数将返回两个结果： computed_data 和 geo_model。

computed_data 对象是一个包含计算后数据的字典（dictionary），其中包含了建好的地质模型的所有信息，包括网格、网格上的中点、每个中点的对应地质单元及其权重、各个单元的各个属性（如平均厚度、温度、岩相、石油储层品质等）。

geo_model 对象则是 Gempy 中的 GeoModel 类型的实例，它包含了一个完整的地质模型。该实例具有许多方法和属性，可用于控制、分析和可视化地质模型，如计算地质剖面、可视化时序、进行岩石物理建模等等。

插值器的可选参数

compute_model 函数中，除了必需的插值器参数之外，还提供了一些可选的参数，用于在建模过程中控制数据的预处理、网格剖分、约束及其他一些特定的参数。具体的参数有：

rescale: 缩放因子。如果选择启用，会变换网格的规模。
implicit_kriging: 使用隐式 kriging 方法。通过对模型中间点的层间方差建模，降低了中点约束格网上网格的大小。
reset_weights: 对网格权重进行重置。
update_weights: 更新网格权重。
set_theano_shared: 使用 Theano 来在计算中使用共享变量。如果系统安装了 Theano，这个参数有助于优化计算。
solve : 算法选择。目前支持 Linalg 和 Scipy 两种算法。
n_cpu: 设置使用的 CPU 数目，从而在并行计算中加速结果。如果数据量很大，建议启用多 CPU。
timestep: 时间步长。
def_nodes: 可以覆盖插值器中自动生成的节点。
update_strati: 更新岩层分布。
max_chunksize: 最大块大小。

示例

import gempy as gp

# 准备数据
geo_data = gp.create_data([0,2000,0,2000,-2000,0],[50,50,50],
                           path_o = '../input_data/simple_fault_model_orientations.csv',
                           path_i = '../input_data/simple_fault_model_points.csv')

# 定义插值器
interp = gp.Interpolator(geo_data, dtype="float64")

# 运行计算
_ = gp.compute_model(interp, verbose=False)

以上代码演示了如何准备地质数据、定义插值器、调用 compute_model 函数生成地质模型。

参考资料

Gempy official documentation