勘查技术与工程专业Matlab语言教学研究与实践

骆春妹　袁三一

摘要：Matlab语言因其强大的数值与符号计算功能、简单的语法和友好的界面，一直以来都是勘查技术与工程专业学生进行专业课学习、实习及实践的首选工具。作者总结自己近年来利用人工智能技术解决地震勘探实际问题的案例，并基于智慧课堂所提供的软硬件平台，对Matlab语言课程进行了教学改革与实践，提升了教学效果。

关键词：勘查技术与工程专业;Matlab语言;智慧课堂;人工智能

中图分类号：G642.0     文献标志码：A     文章编号：1674-9324（2020）16-0362-02

一、引言

石油勘探属于数据密集型、技术密集型行业，对技术人员的编程能力有较高的要求。勘查技术与工程专业学生作为未来可能的从业人员，在本科阶段就需接受计算机编程的高强度训练，同时需了解行业最新进展。近年来，人工智能技术发展迅猛，在诸多领域都取得了令人瞩目的成绩，在石油地震勘探中的应用研究更是如火如荼。Matlab语言因其强大的统计与机器学习工具箱、神经网络工具箱成为人工智能应用研究中最常使用的软件和工具之一[1-3]。因而我们在为勘查技术与工程专业学生讲授Matlab语言课程过程中，结合其他课程讲授经验[4，5]，引入专业案例，并利用智慧教室提供的软硬件平台，进行研讨式教学，使得学生不仅能够掌握Matlab语言的语法、工具箱的使用，更能了解人工智能技术在石油地震勘探领域的应用，为专业课的学习、科技创新、本科毕业设计等工作奠定基础。

二、经典案例分析

我们的Matlab语言课程授课对象为大三本科生，该阶段学生学过的专业课相对有限，而本门课程的教学目标也不要求学生在学习过程中就能够解决专业问题，而是希望为今后专业课的学习打下基础、提供工具。因而我们选取了地震勘探中，学生非常易于理解、很容易抽象为图像处理并能够用人工智能技术解决的那些问题作为经典案例供学生研讨，既能吸引学生兴趣，又能使其了解Matlab在专业中的应用。

（一）地震零值切片拾取

在地震勘探中，零值切片与非零值切片有着严格的定义，但作为Matlab语言课程中的案例，學生仅需了解这两类图像的差异，能够编写程序自动地从一系列图像中自动区分出零值切片和非零值切片即可。图1列举了一个三维数据体中的七张切片，左图中的四张切片上狼爪样图案与河流状图案完全独立，而右图中的三张切片上两种图案叠加到了一起，前者即为零值切片，后者为非零值切片，是否存在图案叠置是区分零值切片与非零值切片的依据。一个三维数据体通常包含几千张切片，零值切片的人工拾取工作量巨大，而实际地震资料中存在的各种噪声更会加大拾取的困难。

事实上，如果对三维数据体的每个切片进行聚类分析，会发现非零值切片上存在图案的叠置，会使得其聚类数目明显多于零值切片。然而，实际地震数据体零值切片与非零值切片上聚类数目的定量关系式难以确定，因而无法直接利用聚类数目的差异区分两类切片。但对所有切片聚类分析的结果进行统计分析，可以实现阈值自动选取，对于聚类数目小于该阈值的切片，即为零值切片。这是一个典型的无监督学习问题，不需要专业人员设置标签，根据数据本身的特点就能够进行推导。Matlab提供的函数可以实现多种聚类，如K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型聚类（GMM）等，考虑到随机噪声的存在，本题很适合采用GMM实现，之后利用Matlab提供的统计函数即可计算整个三维数据体中所有切片的聚类数目分布，从而选择频数低于一定百分比的聚类数目作为阈值，以最终实现零值切片的自动拾取。

（二）地震初至拾取

地震勘探中的初至波拾取能够用于研究地层结构、提高深层勘探的能力。与零值切片类似，地震波初至也有着严格的定义，但表现在图像上，就是从上方开始最早出现的幅值所构成的两条直线，如图2中红线所指示。在地震勘探中，需要处理大量类似于图2的图像，人工拾取初至工作量巨大。幸运的是，早期烦琐的人工拾取工作提供了大量可用的标签，能够为利用卷积神经网络进行自动拾取提供输入，而Matlab提供的神经网络工具箱也使其成为解决该类问题的得力工具，而且由于相关函数代码可以查看，这也为学生理解卷积神经网络提供了有利帮助。

三、智慧教室中的研讨式教学

Matlab语法简单，而且学生已经有C语言编程基础，因而在讲授本门课程中始终强调解决实际问题。围绕包括上述两个经典案例在内的专业应用，我们引导学生以小组形式提前查找资料、上机实验来寻求可能的解决方案，在课上进行研讨、发现不足，课下持续改进寻求最终的解决方案，所以本门课程始终采用研讨式教学。智慧教室中桌椅的灵活布置、多个屏幕的任意切换、黑板白板与投屏的有效互补，为研讨式教学的开展提供了有力的软硬件支持。上述案例中涉及的问题均为开放性题目，并不存在标准答案，我们也欣喜地发现，每一年学生都会提出新的想法进行新的尝试，零值切片与初至拾取的精度，一直在不断上升，学生真正利用Matlab语言、采用人工智能技术，解决了专业领域的实际问题。

四、总结

我们在Matlab语言课程讲授过程中，引入了专业案例，既提高了学生学习Matlab的积极性，又使其对专业应用有了更深的认识，并且能够对最新技术进展有一定的了解。智慧课堂所提供的先进的软硬件平台，更是为研讨式教学的展开提供了有力保障，学生通过团队协作、不断研讨，最终解决问题，既掌握了Matlab编程，又提高了自身综合素质。

参考文献：

[1]孙洪全，姚明臣.matlab课程教学方法的改革与实践[J].电脑知识与技术，2019，（3）：121+138.

[2]胡琼，周叶.matlab课程“通关考核法”的教学改革探讨[J].电脑知识与技术，2019，（6）：131-132.

[3]王海霞，韩奋，张晓菊.matlab在电气工程专业主干课程教学中的应用[J].教育教学论坛，2019，（3）：89-90.

[4]骆春妹，陈双全，袁三一.以专业为导向的“C语言程序设计”翻转课堂实践探索[J].石油教育，2016，（4），20-22.

[5]骆春妹，袁三一.勘查技术与工程专业计算机应用基础课程改革与实践[J].石油教育，2014，（6），62-64.

Research and Practice of Teaching Matlab Language for Exploration Technology and Engineering Specialty

LUO Chun-mei，YUAN San-yi

（College of Geophysics，China University of Petroleum，Beijing 102249，China）

Abstract：Matlab has always been the first choice for those students majoring in exploration technology and engineering to study professional courses and participate in internships due to its powerful numerical and symbolic calculation functions，simple grammar and friendly interface.We summarize some cases of using artificial intelligence technology to solve the practical problems of seismic exploration in recent years，and conduct the reform and practice in teaching Matlab based on the software and hardware platform provided by the wisdom classroom.The teaching effect has been improved.

Key words：Exploration Technology and Engineering;Matlab language;wisdom classroom;Artificial Intelligence

收稿日期：2019-05-05

作者簡介：骆春妹（1976-），中国石油大学（北京）地球物理学院，副教授，长期从事地震高分辨率处理方向的科研工作和勘查与技术工程专业学生的计算机基础教学工作。