Отправлено: 13.02.09 07:02. Заголовок: Отзыв на автореферат диссертации Белянушкиной Марии Сергеевны

Отзыв на автореферат диссертации Белянушкиной Марии Сергеевны
ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ И ГИС
представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук
по специальности 25.00.10 – геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых

Тема диссертации М.С.Белянушкиной относится к одному из актуальнейших и интенсивно развиваемых направлений современной мировой науки – визуальным методам Data Mining – и представляет собой интересную попытку авторской адаптации развиваемых в этой области методов применительно к задачам сейсморазведки и ГИС. Судя по автореферату, автор всерьез подошел к решению этой задачи и провел полезную и интересную работу. Невзирая на сотни публикаций в области построения связей между различными сейсмическими атрибутами и геологическими параметрами, предлагаемые решения представляют значимый интерес для специалистов в этой сфере.
Первая глава содержит обзор работ, посвященных теме диссертации. Приводимый обзор интересен, но, судя по автореферату, автор исходит, скорее, из изучения достижений математиков (в видении, близком к излагаемому в книгах В.Н. Вапника и ряде современных публикаций), чем из анализа исследований по тематике в области геологии и геофизики.
Поскольку поднятая тема в настоящее время в связи возрастанием количества исследований на глазах становится все менее обозримой, полный обзор работ представлял бы собой отдельную и серьезную задачу. Тем не менее, досадно, когда из перечисления авторитетов выпадают такие пионеры в этой области как наши соотечественники М.М.Бонгард и Ш.А.Губерман, которые, по сути, открывали эту проблематику для задач геофизики в 60-е годы прошлого века. Забывая приоритет предшественников, мы невольно занижаем остатки авторитета наших современников. В этой же главе дано также краткое описание ряда пакетов, с применением которых возможна реализация визуализации в различных приложениях.
Во второй главе дано описание разработанных автором алгоритмов кластеризации, позволяющих решить несколько важных прикладных задач. Приведено описание созданной автором оригинальной системы тестов для проверки и оценки результатов работы алгоритмов кластеризации. Предложенная система тестов позволяет сделать выводы о вероятности правильного разбиения ЧЕГО НА ЧТО??? , что является, несомненно, новым элементом , а также о зависимости корректной работы алгоритмов от соотношения плотности частиц в кластерах и плотности частиц в исследуемом поле.
Приведены краткие сведения о библиотеке OpenGL, которая недостаточно известна геофизикам и весьма полезна при развитии систем графической визуализации.
В четвертой главе описаны практические применения разработанных алгоритмов и программ. В этой главе приводится описание результатов кластеризации сейсмических данных: карт сейсмических фаций, кубов кластеризации, разработана методика расчета куба кластеризации. Приведены также примеры визуализации интерпретации различных ГИС: выделения аномальных интервалов по комплексу каротажа на месторождении с нетрадиционным коллектором, интерпретации каротажа горизонтальных скважин, интерпретации СО-каротажа.
В целом по работе можно высказать одно пожелание и, пожалуй, не к диссертанту. Судя по названию диссертации и тексту автореферата, М.С.Белянушкина берется за решение практически глобальных и неподъемных даже в докторской диссертации задач и потому временами создается впечатление неполноты раскрытия чересчур претенциозно сформулированных тем.
Так, по сути, в диссертации, конечно, разрабатывается лишь один из классов алгоритмов кластеризации, оптимальный для специальных классов задач. При рассмотрении в этом же ключе становится понятно, почему и набор тестов, сделанный профессионально и интересно, все же специализирован. При таком замахе становится непонятно, почему автор не анализирует результаты по другим алгоритмам, большой набор которых имеется, в частности, в цитируемой в диссертации книге Hartigan’а.
В области кластеризации есть свои школы и вкусы. Например, автор отзыва давно и не без успеха использует для решения сходных задач методы разделения смесей распределений и методы размытых средних. И, конечно, когда подобные разработки не проанализированы и даже не упомянуты при столь всеобъемлющем названии, это вызывает досаду. Cтоль же необъятно широко сформулирован еще более широкий ракурс проблематики – визуализация. Однако было бы неверно отнести пожелание привести в соответствие текст работы с ее название и названием ее разделов к диссертанту лично.
Если отвлечься от подобных недоразумений, работа производит впечатление интересной и добротно выполненной во всех ее пунктах, которые носят конкретный и содержательный характер (от конкретных алгоритмов и программ до конкретных приложений). В этой связи хочется поздравить и автора, и научного руководителя с интересным исследованием.
В целом работа, если судить по автореферату, соответствует требованиям ВАК по указанной специальности. На основании изложенного считаю, что Мария Сергеевна Белянушкина заслуживает присуждения ей искомой ученой степени кандидата технических наук по специальности 25.00.10 — «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых».
Главный петрофизик ЗАО «Пангея»
к.т.н. Б.Н. Еникеев
Подпись Б.Н. Еникеева заверяю
Генеральный директор ЗАО «Пангея» В.В.Колесов