基于领域自定义语言的探地数据可视化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702271
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Visualization has strong advantages and good potentials in complex data analytics, such as seismic data, ground penetrating radar data, oil reservoir data, etc. They provide a visual encoding to get insight into revealing attribute information presented in the data. It assists users perform effective analytics by means of various human-computer interactions. The existing illustrative visualization methods for seismic data still have some weakness in the interactive exploration, for example, the illustrative process is tedious, the control accuracy is not fine, the whole process lacks of customizability, etc. In this proposal, we present a Domain Specific Language (DSL)-based method to solve these problems in seismic data visualization, which helps to enhance the customizability in interaction and allows re-editing and re-using the illustrative animation. Specifically, DSL is utilized to strengthen the customizability on algorithm selection and visual style formatting. A visual style brush will be carefully designed to support users to customize various visualization techniques and explanatory style. It builds a framework to support the parameterization representation and formal language definition for spatial domain interactions, which provides various display schemes and further focus + context exploration in local domain. Furthermore, it enables to build illustrative animation for seismic volume data, which makes the generation of interpretation animation more flexible, editable, and reusable. Finally, the evaluation will be conducted together with the domain experts who engaging in oil/gas searching many years.
可视化在石油勘探领域的探地数据、油藏数据等复杂数据分析和表现方面具有独特优势,可以将数据中内蕴的属性信息进行视觉呈现,借助丰富的人机交互手段,辅助用户进行有效的分析。基于现有的探地数据可视化方法在交互方面效率不高,控制精度不细,无法灵活定制等缺点,本研究拟采用领域自定义语言对探地数据解释可视化进行交互增强,以增强交互的可定制性与解释动画的可编辑性和可复用性。具体而言,拟使用领域自定义语言增强二维沉积相解释可视化的算法与风格定制能力,使用风格格式刷以支持用户定制不同的可视化方法及解释风格;提供三维地震体空间域交互的参数化表示及形式化语言定义,以支持多种复杂的显示方式以及针对现有当前结果进行进一步的焦点上下文式的局部探索;构建三维地震体的解释动画,以提供更加灵活的、可编辑的、可重用的解释可视化动画。针对不同的交互增强,分别为石油勘探领域的领域专家或技术人员设计不同的测试用例进行综合比较与评价。

结项摘要

数据可视化与可视分析在石油天然气勘探领域的探地数据、油藏数据等复杂数据分析和表现方面具有独特优势,可以将数据中内蕴的属性信息进行视觉呈现,借助丰富的人机交互手段,辅助用户进行有效的分析。基于现有的探地数据可视化方法在交互方面效率不高,控制精度不细,无法灵活定制等缺点,本研究拟采用XML等领域专家学习曲线低的定制语言对探地数据解释可视化进行交互增强,以增强交互的可定制性。主要是增强二维沉积相解释可视化的算法的定制能力,提供三维地震体空间域交互的参数化表示及形式化语言定义。借助该项目的资助,我们的成果在探地数据可视化研究领域起到了一定的推动作用。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
Sketch-Based Slice Interpretative Visualization for Stratigraphic Data
基于草图的地层数据切片解释可视化
  • DOI:
    10.2352/j.imagingsci.technol.2019.63.6.060505
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Journal of Imaging Science and Technology
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Richen Liu;Liming Shen;Xueyi Chen;Genlin Ji;Bin Zhao;Chao Tan;Mingjun Su
  • 通讯作者:
    Mingjun Su
A Survey of Multi-Space Techniques in Spatio-Temporal Simulation Data Visualization
时空仿真数据可视化中的多空间技术综述
  • DOI:
    10.1016/j.visinf.2019.08.002
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Visual Informatics
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Xueyi Chen;Liming Shen;Ziqi Sha;Richen Liu;Siming Chen;Genlin Ji;Chao Tan
  • 通讯作者:
    Chao Tan
集合模拟可视化进展
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005393
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒清雅;刘日晨;洪帆;张江;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
Domain-Specific Language Techniques for Visual Computing: A Comprehensive Study
视觉计算领域特定语言技术:综合研究
  • DOI:
    10.1007/s11831-020-09492-4
  • 发表时间:
    2020-10-27
  • 期刊:
    ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    9.7
  • 作者:
    Shen,Liming;Chen,Xueyi;Ji,Genlin
  • 通讯作者:
    Ji,Genlin

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其他文献

基于三维校正的SHGC物体三维结构提取方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴志红;刘日晨;甘霖;WU Zhi-hong;LIU Ri-chen;GAN Lin
  • 通讯作者:
    GAN Lin
探地数据可视化研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    原达;刘日晨;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
多个不同精度摄像机的协同标定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光电子·激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘日晨;刘怡光
  • 通讯作者:
    刘怡光
基于单幅图像的三维信息提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘怡光;刘日晨
  • 通讯作者:
    刘日晨
水下超声速气流流场非定常特性研究
  • DOI:
    10.13675/j.cnki.tjjs.180649
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    推进技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许海雨;罗凯;刘日晨
  • 通讯作者:
    刘日晨

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刘日晨的其他基金

基于增强现实的地层数据沉浸式解释可视化研究
  • 批准号:
    62372241
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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