Перейти на стартовую страницу
2019-06-13 15:51:00 /РИА "Сибирь" /Кемерово
Ученые в Кузбассе создали алгоритмы для мониторинга неспокойных недр




В Институте вычислительных технологий СО РАН совершенствуют систему быстрой классификации сейсмических событий, ориентированную на регионы с высокой техногенной нагрузкой, таких, например, как Кузбасс.

Инструментами автоматической классификации, встроенными в системы сейсмического мониторинга, сегодня никого не удивишь. Они соревнуются представительностью и фундаментальностью признаков, мощностью и новизной алгоритмов и, в итоге - точностью.

Однако за рамками научных публикаций остаются важные вопросы трудоемкости настройки и обучения ядра системы, требуемого качества данных, объема "ручного труда" пользователя и уровня его квалификации.

"Фактически вне поля зрения оказывается принципиальное свойство любого инструмента - его технологичность и целесообразность реализации, - констатировал старший научный сотрудник Кемеровского филиала Института вычислительных технологий СО РАН, кандидат технических наук Роман Замараев. - Что спорить о нескольких процентах преимущества в точности классификатора, которые, к слову, можно опровергнуть на других данных, если затраты на развертывание различаются в десятки раз".

Свои резоны привносят и региональные особенности. Например, в Кемеровской области работают десятки предприятий, регулярно проводящих массивные взрывные работы. В непосредственной близости от промышленных зон проживает около 2 миллионов человек и размещены муниципальные коммуникации.

"В общей сложности за год здесь регистрируется более 2000 сейсмических событий в диапазоне магнитуд, характерных как для региональных землетрясений, так и для типичных (по технологии и мощности) взрывов на угольных разрезах, - продолжил Роман Замараев. - Непрерывный сейсмический мониторинг этой территории создает внушительный поток данных, которые являются частью информационного обеспечения гражданской обороны и спасательных служб. Работа с этими данными требует высокой квалификации и ответственности сотрудников службы наблюдения".

"Если проставить приоритеты в решении задач сейсмического мониторинга, то станет понятно, что практикам нужен не столько инструмент исследователя, сколько рабочая технология классификации сейсмических событий, - резюмировал старший научный сотрудник Кемеровского филиала Института вычислительнфх технологий СО РАН, кандидат технических наук Семен Попов. - Технология, способная справиться с поступающим объемом данных, достаточно дешевая для региональных и муниципальных служб, не требующая высокой квалификации оператора и способная заменить его по точности классификации на потоке типичных событий".

К реализации был принят созданный в Кемеровском филиале Института вычислительных технологий алгоритм классификации, в котором используются оригинальные признаки промышленных взрывов и природных сейсмических событий. При сопоставимой с "конкурентами" точности этот алгоритм однопроходный, лишен настроечных коэффициентов, ветвлений и сортировок. Он идеально подходит для "распараллеливания", то есть выполнения в несколько потоков на нескольких вычислительных ядрах.

Идея параллельных вычислений была реализована на платформе Apache Spark – так называемых "экономичных супервычислений". Эта платформа позволяет собирать в локальной сети достаточно мощные вычислительные кластеры из почти офисных компьютеров, и расширять кластеры линейно до требуемой производительности.

"В тестах вычислительной системы из трех рабочих станций за счет дополнительной оптимизации кода под параллельное исполнение и использования платформы Apache Spark получен 25-кратный прирост производительности по сравнению с конкурентами, - рассказал Семен Попов. - В итоге посекундная обработка суточной сейсмической записи занимает менее 35-40 секунд, что приближает нас к скорости вычислений, близкой к реальному времени".

Система реализована в виде веб-сервиса и в настоящее время тестируется в службе сейсмических наблюдений агентства по защите населения и чрезвычайным ситуациям Кемеровской области, сообщили в пресс-службе Института вычислительных технологий СО РАН.