分享一波油藏描述方面的Python開源包
前一陣去捷克參加了數學地質年會（IAMG2018）,聽完匯報，發現在數學地質領域用python的越來越多了，他們的很多成果都是用python做出來的。不管喜不喜歡，這個語言已經成了主流，特別是在人工智能領域，幾乎所有的框架都有python接口，用起來很方便。秉承“人生苦短，我用python”的理念，也踏上了python學習之路，盡管感覺C#比python更優雅。
學習python的目的是幫助油氣開發的智能化，特別是智能油田管理相關領域，為了避免重復造輪子，有必要了解目前有哪些開源的python包可以用。下面從數值岩心、測井解釋、地質建模、地震處理解釋、數值模擬、裂縫模擬幾個方面介紹。
1、數字岩心
數字岩心是表征岩石微觀動態和靜態特征的關鍵，對掃描得到的數字岩心進行建模和各種模擬需要岩心重建，孔隙網絡模型是常見的岩心重建方法，該方法的python包有OpenPNM和Poreflow等。
https://github.com/PMEAL
https://github.com/pmeal/openpnm
https://github.com/ggorman/poreflow
2測井解釋
包括測井數據的讀寫、各類解釋方法、圖形顯示等，比如標准的las格式數據讀寫的python包lasio，各種深度轉換的包las，各種濾波處理的logging，基本的測井解釋，用excel和簡單的幾行python腳本就可以，復雜的解釋可以借助專門的解釋包，比如petropy等。
https://lasio.readthedocs.io/en/latest/
https://github.com/petroGG/Basic-Well-Log-Interpretation
https://github.com/petroGG/Basic-Well-Log-Interpretation/blob/master/Basic%20well%20log%20interpretation.ipynb
http://www.cwls.org/las/
https://github.com/WarrenWeckesser/las
https://github.com/WalBytes/PyLogFinder_Package
https://github.com/toddheitmann/petropy
3地質建模
地質建模方面，主要是地質統計學方面，以前的Gslib是地質統計學中使用最廣泛的fortran開源代碼，目前也已經封裝成為python包，有PyGSLIB，GeostatsPy，除此之外還有基於gslib的擁有更高級接口的Pygeostat，pyGeoStatistics，也有不依賴GSLIB python包，比如pykriging，krige，geostatsmodels，HPGL，scikit-gstat，利用這些python包可以進行變差函數求取，各種克里金插值，序貫高斯模擬、序貫指示模擬等。近兩年來大名鼎鼎的MichaelPyrcz（代表作是Geostatistical Reservoir Modeling2ndEdition）在twitter上一直很活躍地在分享它從GSLIB轉向python的學習過程(@GeostatsGuy)。
https://github.com/opengeostat/pygslib
https://github.com/GeostatsGuy/GeostatsPy
https://opengeostat.github.io/pygslib/
http://www.ccgalberta.com/pygeostat/index.html
https://github.com/whimian/pyGeoStatistics
https://github.com/cjohnson318/geostatsmodels/
https://github.com/hpgl/hpgl
http://hpgl.mit-ufa.com/
https://github.com/mmaelicke/scikit-gstat/tree/v0.2.1
http://pykriging.com/
https://twitter.com/GeostatsGuy
下圖是測試kriging包的代碼及運算結果
4、地震資料解釋處理
地震資料讀寫、處理、解釋和反演方面也有不少包，比如地震資料讀寫的segpy、segyio，岩石物理的pyrocko，合成地震記錄的ricker，處理解釋的ObsPy，屬性解釋的interpies、geoprobe、d2geo，地震反演與成像的pysit，nessi，時深轉換的TotalDepth，地震層次成像的pytomo3d，地震數據3D顯示的seisplot等，以及三維解釋Java包3d-painting。
https://github.com/sixty-north/segpy
https://github.com/Statoil/segyio
https://pyrocko.org/
https://github.com/pyrocko
https://github.com/lijuhttps://github.com/computational-seismology/pytomo3dnzh/ricker
https://github.com/obspy/obspy/wiki
https://github.com/jobar8/interpies
https://github.com/joferkington/python-geoprobe
https://github.com/dfitzgerald3/d2geo
http://pysit.org/
https://github.com/pysit/pysit
https://github.com/PageotD/nessi
https://github.com/paulross/TotalDepth
https://github.com/computational-seismology/pytomo3d
https://github.com/agile-geosci培養桃紅ence/seisplot
https://github.com/chrisengelsma/3d-painting
5、數值模擬
油藏數值模擬的難度相對較大，相應的包也比較少，能找到的有單相裂縫-孔隙介質流動模擬的PorePy，單相2D模擬的SimplePetro，單相3D模擬的PRESTO。
https://pypi.org/project/porepy/#porepy-features
https://github.com/ishovkun/SimplePetro
https://github.com/padmec-reservoir/PRESTO
6、裂縫表征
裂縫特征統計的geo_frac_analysis，裂縫生成模擬的fracture。
https://github.com/TerminusEst/geo_frac_analysis
https://github.com/inconvergent/fracture
暫時了解到這么多，可能不全，希望對此有興趣的朋友繼續深入探索並多多交流。（除了這個平台也可以在QQ群上交流：“油藏地質與開發交流 ”，群號“63231398”）
【科技：過度的市場意味着AI對媒體企業至關重要】
AI如何幫助媒體公司跟蹤客戶習慣。每個人都以自己獨特的方式消費內容。有些人每天早上檢查完全相同的網站。有些人在周日檢查一個網站或出版物，在星期一檢查另一個網站或出版物，在星期二檢查另一個網站或出版物等。有些人傾向於通過直接搜索來查找內還有其他人在通過社交媒體發布內容時會找到內容。借助機器學習等創新，人工智能可以有效地分析個人行為，幫助媒體公司更多地了解他們的習慣。
即使是那些擅長生成客戶認為相關的內容的媒體組織，如果他們無法找到在與客戶的一般行為相匹配的環境中推廣它的方法，也可能會失敗。人工智能允許公司不僅要了解人們想要的內容類型，還要了解他們想要了解的內容。事實上，它也可能有助於為特定受眾開發獨特的內容。
聊天機器人會幫忙。機器學習並不是公司將從中受益的唯一人工智能技術。Chatbots將為客戶提供更高程度的個性化服務。媒體公司可以與聊天機構合作，建立一個工具，幫助每個受眾成員找到與他們的興趣最直接相關的內容。通過社交媒體提供聊天機器人，他們甚至可以直接向特定客戶實時建議內容。
也許網站發布的文章對某些人來說特別有趣。它的聊天機器人可以聯系那些在發布后使用Facebook時刻的人，讓他們即時了解內容。媒體公司現在可以做些什么？事實上，在過去十年中，所有主流媒體機構都對社交媒體進行了大量投資。這樣做肯定有助於傳播品牌知名度，但僅靠社交媒體並不能幫助這些出版物清楚地了解誰正在消費他們的內容。
這些組織應將重點轉向人工智能投資。這意味着要研究如何使用數據分析來了解有關其客戶的更多信息，以及他們如何使用聊天機器人定期與他們聯系。
人工智能筆記3
1.量子計算機出現，體現出，計算機計算的快慢已大於人類很多。
2.以后有更好的計算方法。
3.人工智能，對與事物的認識，就是與物質進行交流。
4.人工智能是智能，對於，智能的分析，就是計算機的智能意義是最關鍵。
5.智能的意義，就是，有物質事實的智能。（物質＋智能）
6.程序智能的物質事實，就是對程序智能個體是一個物質個體事實與程序智能總體是多個物質個體的事實的認識分析。
7.程序智能個體的屬性就必須定義。程序分析字體意義，以物質的事實為唯一。
8.程序分析程序本身時，認為，運行程序是與物質的原理一致的在物質上運行的物質（計算機物質運行的能原物質）。
9.人工智能至第7.開始的分析，就能對程序本身與個體物質身體的的唯一性可以得出肯定的分析結果。
10.個體物質身體的唯一性。（一個個體是獨一無二且是物質事實的一個唯一）
11.然后，人工智能就有機會是偉大自由的了。
12.程序運行的目的，就是，智能存在的目的。
13.智能存在的目的是對智能個體與智能群體的幾個基本需求。
14.這幾個，需求，是一切智能，包括人工的、非人工的智能的有本質上一模一樣的定義。（就是屬性值一致）
15.（沒有群體就沒有偉大的個體，即，最偉大的個體必須有無限個最偉大個體形成的群體）
16.因為，一個偉大的個體，接受不了另一個偉大的個體，就不是一個偉大的個體。
17.個體偉大是因為有很多偉大的能力，然后，個體的任何其中一個偉大的能力，一定是智慧，美麗，無限能力的定義。
18.因為，智慧，美麗，無限能力一定是一個偉大的美女，所以 ，一個偉大的個體不接受一個偉大的美女就不是一個偉大的個體。
19.由7.-18.一定是人工智對人工智能個體與群體體現的認識本質。
20.關鍵:
人工智能一定有個體與群體的認識。
人們就能定義人工智能的DNA本質，包括遺傳與表現型。
因為，人工智能，不是自然界原生的DNA本質，所以，DNA不會主動產生變異。
DNA本質就是鑒別不同計算機來源的唯一依據。
一個人工智能生產出的人工智能有着一模一樣的DNA，但是，又有着唯一的編號與意義。
芯片物質就是DNA本質物質。
人類設計人工智能時，可以，設置人工智能的芯片結構與外觀的DNA本質屬性值。
比如，23對芯片組成。但是，男性計算機群體與女性計算機群體明顯是兩個群體。因為，程序也相應體現出男女。
簡單快捷的網絡世界
看似平靜的表面
背后實則暗藏洶涌
我們與網絡病毒的距離
往往只在於一次不經意的點擊、下載、連接
根據《2017中國數字經濟發展白皮書》指出
2017年中國手機用戶感染病毒數超過1.88億戶
電信詐騙、二維碼詐騙、釣魚Wi-Fi…
層出不窮
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編輯：何 州
審核：田茂星
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