Tutorial básico de modelamiento geológico con Python y Gempy

Gempy es una biblioteca de código abierto para modelamiento geológico en Python. La biblioteca es capaz de crear modelos geológicos complejos en 3D que incluyen estructuras, redes de fallas y disconformidades, los modelos geológicos se pueden combinar con análisis de incertidumbre.

Hemos creado un tutorial de modelamiento geológico basado en contactos geológicos y orientaciones superficiales. El tutorial se desarrolló en un contenedor de Gempy que se ejecuta dentro de Docker en Windows 10; el tutorial cubre la instalación del software y la creación de scripts el modelamiento geológico.

Tutorial

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Tutorial para instalar Docker en Windows 10

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Tutorial para la instalación de Gempy en Windows 10 con Docker

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Tutorial Básico de Modelamiento Geológico con Python y Gempy

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Datos de entrada

Puede descargar los datos de entrada de este enlace.

Código

Este es el código completo en Python para el tutorial:

#import required packages
import gempy as gp
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

WARNING (theano.tensor.blas): Using NumPy C-API based implementation for BLAS functions.

#create gempy model
geo_model = gp.create_model('Model1')

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/theano/gpuarray/dnn.py:184: UserWarning: Your cuDNN version is more recent than Theano. If you encounter problems, try updating Theano or downgrading cuDNN to a version >= v5 and <= v7.
  warnings.warn("Your cuDNN version is more recent than "

#create grid
gp.init_data(geo_model, [0, 2000., 0, 2000., 0, 750.],[50, 50, 50],
            path_o = 'simple_fault_model_orientations.csv',
            path_i = 'simple_fault_model_points.csv',
            default_values = True)

Active grids: ['regular']





Model1  2020-10-02 18:58

#get unsorted surfaces
geo_model.surfaces

	X	Y	Z	smooth	surface
0	1000	50	450.000000	0.000002	Shale
1	1000	150	433.333333	0.000002	Shale
2	1000	300	433.333333	0.000002	Shale
3	1000	500	466.666667	0.000002	Shale
4	1000	1000	533.333333	0.000002	Shale

#get information about orientations
gp.get_data(geo_model, 'orientations').head()

	X	Y	Z	G_x	G_y	G_z	smooth	surface
0	1000	1000	300	0.316229	1.000019e-12	0.948683	0.01	Shale
1	400	1000	420	0.316229	1.000019e-12	0.948683	0.01	Sandstone_2
2	500	1000	300	-0.948683	9.998257e-13	0.316229	0.01	Main_Fault

#define stack from layers
gp.map_stack_to_surfaces(geo_model,
                        {"Fault_Series":"Main_Fault",
                         "Strat_Series":('Sandstone_2','Siltstone','Shale','Sandstone_1','basement')},
                        remove_unused_series=True)

	Fault_Series	Strat_Series
Fault_Series	False	True
Strat_Series	False	False

#review fault information
geo_model.faults

	order_series	BottomRelation	isActive	isFault	isFinite
Fault_Series	1	Fault	True	True	False
Strat_Series	2	Erosion	True	False	False

#get grid geometry as array
geo_model.grid

Grid Object. Values: 
array([[  20. ,   20. ,    7.5],
       [  20. ,   20. ,   22.5],
       [  20. ,   20. ,   37.5],
       ...,
       [1980. , 1980. ,  712.5],
       [1980. , 1980. ,  727.5],
       [1980. , 1980. ,  742.5]])

#plot surface points and orientations
plot = gp.plot_2d(geo_model, show_lith=False, show_boundaries=False)
plt.show()

#set interpolator
gp.set_interpolator(geo_model, compile_theano=True, theano_optimizer='fast_compile',)

Setting kriging parameters to their default values.
Compiling theano function...
Level of Optimization:  fast_compile
Device:  cpu
Precision:  float64
Number of faults:  1
Compilation Done!
Kriging values: 
                   values
range            2926.17
$C_o$             203869
drift equations   [3, 3]





<gempy.core.interpolator.InterpolatorModel at 0x7f61c11db110>

#get variables of interpolation
gp.get_data(geo_model, 'kriging')

	values
range	2926.17
$C_o$	203869
drift equations	[3, 3]

#perform interpolation
sol = gp.compute_model(geo_model)

#show interpolated geological model 
gp.plot_2d(geo_model, show_data=True,figsize=(12,6))
plt.tight_layout()
plt.show()