Как внедрение DWH помогает в геологии

Цифровая трансформация в геологоразведке невозможна без системного подхода к данным. Сведения из ГИС-платформ, результаты сейсмозондирования, телеметрические показатели и эксплуатационные параметры оборудования превратились в стратегически важный ресурс для эффективного ведения работ. При этом большинство российских компаний до сих пор используют несвязанные между собой системы и Excel, чтобы свести отчеты вручную.

Такой подход приводит к ошибкам в планировании, затянутым согласованиям и, как следствие, — финансовым потерям. Это особенно критично на фоне ужесточения сроков освоения участков и роста конкуренции за лицензии.

Решением становится построение DWH — инструмента, который обеспечивает точное и быстрое управление проектами в геологии. В этом материале мы рассмотрим преимущества корпоративного хранилища данных. 

Роль DWH в геологоразведке

Data Warehouse — это хранилище, которое собирает, структурирует и объединяет информацию из разных систем для удобного анализа и принятия решений. В отличие от традиционных баз данных, DWH позволяет не просто хранить сведения, но и выявлять закономерности и строить точные прогнозы.

Поскольку геологические данные многослойны и представлены в различных форматах (векторные модели, сейсмические профили, результаты бурения, инженерно-геологические изыскания и др.), их обработка требует высокой скорости и точности. КХД консолидирует разнородную информацию, что дает геологам возможность прогнозировать запасы полезных ископаемых и оптимизировать процессы разведки и добычи. 

Для проектирования DWH в геологии используются следующие инструменты и технологии:

1. Пространственные БД для хранения геолого-геофизических и скважинных сведений с привязкой к координатам и глубине: геобазы ESRI, решения на Microsoft SQL Server, GeoBank, Micromine и ИГАС «ГеоКарт».
2. Инструменты ГИС, которые обеспечивают визуализацию, анализ и работу с пространственными слоями в рамках DWH-архитектуры: ArcGIS, MapInfo, Panorama GIS, «ГИС-Панорама» и «ИнГео».
3. Стандарты метаданных, ориентированные на требования Росреестра и Роснедра, в частности ГОСТ Р 57668-2017 и ГОСТ Р 56398-2015. Они поддерживают сопоставимость и юридическую значимость информации.
4. Особые форматы данных, которые гарантируют совместимость с существующими информационными и корпоративными системами: ESRI Shapefile, MapInfo TAB, CSV, XML, ИНГЕО.
5. 3D-модели для создания пространственно-временных разрезов подземного пространства и интеграции с BIM-средой при проектировании инфраструктурных объектов.

Внедрение DWH в геологии. RedLab

Какие результаты приносит внедрение DWH в геологию

Корпоративное хранилище данных дает не только технологическую, но и ощутимую бизнес-ценность:

1. Повышение точности моделирования. Геоданные имеют большой объем, охватывают длительные временные интервалы и представлены в разных форматах — от текстовых отчетов и таблиц до графиков, изображений, чертежей, видео и аудиозаписей. КХД стандартизирует эту смешанную информацию в единую систему и помогает строить точное представление подповерхностных структур. Предприятия могут определить перспективные зоны и минимизировать количество холостых скважин.
2. Оптимизация разведки месторождений. Анализ исторических данных и разнородной информации позволяет выбрать оптимальные места для бурения и сократить затраты на разведку. К примеру, некоторые хранилища данных агрегирует сведения по скважинам, геофизическим измерениям, сечениям и инженерным отчетам в единую модель. Программы учитывают координаты, глубину, характеристики пород и инфраструктурные ограничения. На выходе специалисты получают визуализированную картину подземного пространства с отображением слоистости, водоносных горизонтов и потенциальных зон просадки.
3. Понимание геологических процессов. DWH дает возможность выявлять закономерности и взаимосвязи между геопараметрами. Так, некоторые лесные службы использует КХД для интеграции сотен наборов данных по множеству направлений — от границ территорий и дорог до гидрологических и лесных инвентаризационных сведений. Хранилище упрощает отслеживание изменений подземных слоев и повышает точность анализа природных условий.
4. Повышение эффективности добычи. Анализ производственных и геологических сведений помогает прогнозировать объемы получения сырья, строить инвестиционные планы и рассчитывать операционные показатели с учетом сезонности, логистики и характеристик пород. К примеру, в Китае более 70.000 шахт, а выявленных месторождений — свыше 200.000. Такое количество информации невозможно успешно обработать в Excel, поэтому необходимо полагаться на концепции больших данных и специализированные ИТ-решения.
5. Снижение рисков при принятии решений. Наличие единого массива структурированной информации открывает возможности для обоснованной оценки геологических рисков и быстрого реагирования на отклонения. Построение DWH в геологии позволяет сопоставить параметры скважин, состав пород и лабораторные данные в единой среде, снижая риск ошибок из-за фрагментарности. Благодаря хранилищу бизнес способен заранее определить, какие участки требуют повторного бурения, а какие — переоценки запасов.

Когда стоит задуматься о разработке DWH

Рассмотрим четыре типовые ситуации, при которых создание КХД становится вопросом операционной эффективности: 

1. Данные разбросаны по разным системам. В геологоразведочных и добывающих предприятиях сведения распределены между 1С, SCADA, лабораторными системами и ГИС-платформами. Часто руководству сложно получить сводную информацию. Если показатели приходится запрашивать вручную, сводить в Excel или согласовывать по почте — это признак того, что архитектура данных не справляется с текущими задачами. В этом случае КХД выступает как единая точка доступа к данным, обеспечивая их автоматическую агрегацию, очистку и актуализацию.
2. Много ручной работы по сбору отчетов. Часто аналитики тратят часы на свод информации из разных систем, а затем еще столько же — на верификацию данных. В результате отчеты устаревают еще до того, как доходят до менеджеров. Внедрение DWH в геологии позволяет автоматизировать процессы выгрузки, трансформации, консолидации и визуализации сведений. Это минимизирует ошибки и сокращает цикл подготовки отчетности с нескольких дней до нескольких часов.
3. Планируется масштабирование. Если компания выходит на новые регионы или запускает параллельные разведочные проекты, без устойчивой архитектуры данных в виде Data Warehouse бизнес быстро столкнется с техническими ограничениями. Во время расширения компании возрастает нагрузка на аналитическую инфраструктуру: растет количество источников, сложность связей и дублирование компонентов. Хранилище обеспечивает стандартизацию, согласованность и доступность данных.
4. Необходима быстрая реакция на изменения. В геологоразведке решение часто нужно принимать не «раз в месяц», а в течение нескольких часов. Новые сведения по скважинам, отклонения в логистике, изменения в составе пород требуют мгновенной реакции. Если информация поступают с задержкой и в несогласованном виде, предприятия теряют время и допускают ошибки. DWH обеспечивает доступ к актуальной информации, благодаря чему команды оперативнее принимают верные решения.

__

Проектирование DWH в геологии — основа цифровой трансформации в отрасли. Хорошо спроектированное хранилище позволяет системно управлять геоданными, ускоряет аналитику и дает возможность прогнозировать, сравнивать и делать выводу на основе полной картины — а не фрагментов в Excel. 

Однако найти и удержать в штате специалистов по архитектуре Data Warehouse, ETL, пространственным БД и BI сложно. Поэтому сейчас геологические компании все чаще обращаются к внешним ИТ-командам. Аутсорс инженеры избегают типовых ошибок на старте, ускоряют time-to-market, а также помогают бизнесу выйти на качественно новый уровень работы с данными. В итоге те, кто первым наводит порядок в сведениях, получает конкурентное преимущество — снижает затраты и повышает точность геоанализа.

Источник.