[发明专利]基于Spark的地震数据规则化方法

权利要求书

1.基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，该基于Spark的地震数据规则化方法包括：

步骤1，设置进行规则化处理的参数；

步骤2，根据参数对输入道集数据进行切分，得到的若干个数据切片构成输入数据RDD；

步骤3，对输入数据RDD进行处理，得到规则化数据RDD；

步骤4，对规则化数据RDD进行求平均合并，得到结果数据RDD。

2.根据权利要求1所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤1中，设置的进行规则化处理的参数包括输入数据范围、需要进行规则化的输出数据范围、空间窗口范围、空间窗滑动方式。

3.根据权利要求2所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤1中，空间窗滑动方式采用不重叠和重叠两种方式。

4.根据权利要求1所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤2中，按照空间窗参数，对输出数据范围内的道集数据进行划分。

5.根据权利要求4所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤2中，为了提升边界的处理效果，将输出数据范围向外扩展不超过一个空间窗作为空间窗滑动的范围；如果空间窗滑动范围超出了输入数据的范围，则选择输入数据边界处的数据替代超出范围的需求数据。

6.根据权利要求4所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤2中，如果采用不重叠空间窗滑动方式，则按照空间窗参数大小将空间窗滑动的范围划分为多个数据切片，每个切片中含有若干个道集数据相当于每次滑动一个空间窗形成一个数据切片，相邻数据切片之间无重复的输入数据；如果采用重叠空间窗滑动方式，则每次滑动半个空间窗形成一个数据切片，相邻的数据切片之间会有重复的输入数据。

7.根据权利要求1所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，在步骤3中，应用flatMap算子，在flatMap算子中做如下处理：

(3.1)对RDD的每个数据切片中的数据应用基于随机采样的数据规则化方法进行处理；

(3.2)将基于随机采样的数据规则化方法处理得到的数据转换到空间域和时间域，得到与输入数据RDD对应的规则化后的道集数据；

(3.3)用排序关键字标记分区中的每个道集数据；

flatMap算子会将处理结果进行扁平化，即将结果数据切片展开，展开得到的规则化后的道集数据形成新的RDD，记为规则化数据RDD。

8.根据权利要求7所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，步骤3.2还包括，为规则化后的道集数据计算并设置道头。

9.根据权利要求7所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，步骤3.3中，如果要进行插值处理，记录输入数据的原始数据标记，然后用原始数据替换规则化后数据中相应标记的数据。

10.根据权利要求1所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，步骤4包括：

(4.1)应用mapValue算子，为规则化数据RDD中的每个道集增加计数标记1；

(4.2)应用reduceByKey算子，将具有相同标记的道集数据和计数标记进行求和合并，即对应的道数据样点相加，计数标记相加；

(4.3)应用mapValue算子，将合并后的道集数据的全部样点除以相应计数标记，并将计数标记去除。

11.根据权利要求10所述的基于Spark的地震数据规则化方法，其特征在于，步骤4.3还包括，对处理后的数据进行排序。