基于移动多核GPU的并行二维DCT变换实现方法

传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求.特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换.值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径.基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及OpenCL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输人数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比.     

基于移动多核GPU的并行二维DCT变换实现方法

传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求。特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换。值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径。基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及Open CL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输入数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比。     

复杂断块地震资料裂步Fourier真振幅叠前深度偏移

为了满足岩性油气藏、复杂断块等隐蔽油气藏勘探的迫切需求,需要获取高保真、高精度地震资料.由于传统的单程波方程叠前深度偏移只能反映波的运动学特征,并不能反映其动力学特征,因此不能保持真振幅特性.为此在裂步 Fourier偏移中分别引入不同的真振幅校正算子,对传统的偏移算子进行补偿校正,并对成像条件进行改进.高保真裂步 Fourier法叠前深度偏移具有较好的保幅特性,使振幅能够准确反映地下介质的反射系数序列,便于后续的更具地质意义的 AVO－AVA 分析、岩性解释等.实际工区应用结果表明该方法是一种稳定、快速、有效的叠前深度偏移方法,具有良好的应用潜力.      

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。     

多次波贡献道集优化在波场延拓压制多次波中的应用

基于波场延拓的多次波预测和减去技术是压制水层多次波的有效手段。常规波场延拓方法中,由已知的原始波场通过与水底各点的格林函数褶积来预测地震数据中的多次波,但在进行褶积相加时只有稳相点附近的能量才对求和结果有影响。提出了一种基于高精度拉东变换的稳相点拾取方法,是利用拉东域中的低曲率信息提取稳相点附近的同相轴,利用KL变换突出水平同相轴,得到优化的多次波贡献道集,对其进行叠加,能够很好地解决波场延拓预测的多次波存在假象的问题,并采用贝叶斯匹配减去技术将预测的多次波去除,提高了预测的多次波的精度,在同相轴两端出现的假象得到了很好的消除,理论和实际数据的应用结果验证了该方法的有效性和可行性。      

一种建立公交网络的最短路径改进算法

目前,对最短路径问题的研究很多,基本都是关注算法的计算效率问题,而其应用到具体领域时会遇到一些算法本身无法解决的细节问题。如将邻接结点算法用于公交网络的最短路径计算时,会遇到诸如缺少网络拓扑信息、属性数据复杂等问题。本文针对这些问题给出了解决方法:在计算最短路径之前,利用算法将站点和线路数据进行自动匹配,建立公交网络的拓扑关系。同时在数据存储方式上进行了改进,运用数据库存储复杂的公交属性数据和中间过程中产生的公交网络数据,节约了运算时的内存占用率,提高了数据的利用率,使算法更具实际意义。     

有限元法与伪谱法混合求解弹性波动方程

在地震波场数值模拟中,有限差分法、有限元法和伪谱法都是常用的基本方法,但它们各有不同的适应性和优缺点,如有限差分法、有限元法都存在减弱网格频散和提高计算效率的矛盾,而伪谱法的网格频散小且计算效率高.有限差分法和伪谱法在处理地表结构复杂或地表剧烈起伏以及地下结构复杂的情况时存在较大的难度,而有限元法可较为理想地拟合起伏地表和任意弯曲界面,且可方便地处理自由边界条件和界面边界条件.尝试将有限元法和伪谱法相结合,形成地震波场数值模拟的一种混合方法,利用二者的优点,克服二者的缺点,达到既减弱网格频散又提高计算精度和效率的目的.并采用所谓的‘过度区域‘技术解决两种不同算法的衔接问题.模拟实例表明,给出的混合模拟方法不失为弹性波场数值模拟的一种有效方法.     

基于 GPU 和 CPU 协同并行的三维各向异性介质地震波场正演模拟

莺歌海盆地中深部地层具有多套超低速层、异常高压、垂向裂隙发育等特点,使得介质具有各向异性,地 震波场特征复杂,正演模拟是研究波场特征和观测系统优化的主要手段之一,而海上震源子频带宽、主频高,要求 正演模拟网格剖分小,导致计算量大.为此,发展了基于 GPU 和 CPU 协同并行的海上三维各向异性介质正演模 拟方法,通过将模型分割并分配到不同进程上和任意选择并行计算的方向和?个方向上并行计算的进程个数,不 仅可以减小?个进程上内存消耗,而且减少计算时间.简单３D模型的正演模拟验证了该方法可极大地提高计算 效率,复杂构造各向异性介质模型中的模拟炮集记?的偏移成像结果验证了方法的可靠性,可适用于任意各向异 性介质地震波场正演模拟.      

GPU加速的改进PAM聚类算法研究与应用

空间聚类是空间数据挖掘的重要方法,而K-Medoids是一种常用的空间聚类算法。K-Medoids聚类算法存在初始点选择问题,而且计算复杂。为了提高算法的有效性和时间效率,本文结合模拟退火算法思想,改进了传统的K-Medoids算法PAM,提出一种基于GPU计算的并行模拟退火PAM算法。类比矩阵乘法运算,定义了一种新的矩阵计算方法,可以有效减少数据在GPU全局内存和共享内存之间的传输,提高了算法在GPU中的执行效率。利用模拟退火算法搜索聚类中心点,保证了聚类结果的全局最优性。基于不同的数据集,将串行和并行模拟退火PAM算法以及已有的遗传PAM算法进行比较,结果表明并行模拟退火PAM算法聚类结果正确,且时间效率高。最后,应用本文改进算法对贵州省安监系统的安全监管隐患数据进行聚类分析,发现了隐患聚集中心,相关结果对政府的决策具有一定的实际应用价值。     

斜井井间反射波逆时偏移成像技术及应用效果初探

为解决油田开发过程中地面地震资料无法解决的高分辨率精细储层和隔夹层描述等问题,同时满足实际油田开发过程
中既有直井又有斜井的井间地震资料成像需要,探讨了井间地震交错网格有限差分逆时偏移算法以及吸收边界等问题,针对共面
斜井井间地震的理论模型和实际地震资料进行了逆时偏移成像。结果表明,偏移算法实现正确,实际资料逆时偏移成像剖面的信
噪比和分辨率远高于地面地震成像剖面,且层间细节变化更丰富,与实际地层变化特征吻合较好,结果可信,为解决油田开发过程
中地面地震资料无法解决的高分辨率精细储层和隔夹层描述等问题奠定了基础。      

Reverse time migration based on normalized wavefield decomposition imaging condition

With the increasing complexity of prospecting objectives,reverse time migration (RTM)has attracted more and more attention due to its outstanding imaging quality.RTMis based on two-way wave equation,so it can avoid the limits of angle in traditional one-way wave equation migration,image reverse branch,prism waves and multi-reflected wave precisely and obtain accurate dynamic information.However,the huge demands for storage and computation as well as low frequency noises restrict its wide application.The normalized cross-correlation ima-ging conditions based on wave field decomposition are derived from traditional cross-correlation imaging condition, and it can eliminate the low-frequency noises effectively and improve the imaging resolution.The practical proce-dure includes separating source and receiver wave field into one-way components respectively,and conducting cross-correlation imaging condition to the post-separated wave field.In this way,the resolution and precision of the imaging result will be promoted greatly.     

Elastic reverse time migration based on vector wavefield decomposition

Prestack elastic reverse time migration ( RTM) requires multicomponent seismic data .But for multi-component elastic Kirchhoff migration , there is a limitation that ray theory no longer applies if thegeology be-comes complicated .In this paper, the authors have created a new 2D migration context for isotropic , elastic RTM, which included decomposition of the elastic source and receiver wavefields into P and S wave vectors by decoupled elastodynamic extrapolation , which retained the same stress and particle velocity components as the input data .Then we appliedsource-normalized crosscorrelation imaging condition in elastic reverse time migra-tion to compensate the energy of deep strata .We found that the resulting images were nearly identical to the ve-locity model , and the resolution has been improved .Our method is a wavefielddecomposition based on vector , and we can alsoavoid the problem of polarity reversal of converted shear wave imaging .It proved the applicabili-ty of the method proposed in our paper .     

基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法

在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479%,内存消耗减小1个数量级。     

Internal Multiple Prediction Based on Imaging Profile Prediction and Kirchhoff Demigration

This paper introduces an internal multiple prediction method based on imaging profile prediction and Kirchhoff demigration. First, based on an inputted prestack time migration profile, the method predicts the prestack time migration profile that only includes internal multiples by inverse scattering series method. Second, the method uses velocity-weighted Kirchhoff demigration to create shot gathers that contains only internal multiples. Internal multiple prediction based on the prestack time migration profile effectively reduces the computational cost of multiple predictions, and the internal-multiple shot gathers created by Kirchhoff demigration remarkably reduces the complexity of the practical problem. Internal multiple elimination can be conducted through the combined adaptive multiple subtraction based on event tracing. Synthetic and field data tests show that the method effectively predicts internal multiples and possesses considerable potential in field data processing, particularly in areas where internal multiples develop seriously.     

虚谱法求解波动方程的算法改进

虚谱法利用付里叶变换和有限差分求解波动方程 ,是地震波场正演模拟的重要方法之一 ,但其常规算法运算量大 ,运算时间长。为此 ,我们在常规算法的基础上作了些改进 ,主要是提出了反付里叶变换的快速算法 ,并运用正反付里叶变换的快速算法和避免重复运算等手段 ,使运算量大大减少 ,可节省运算时间三倍多     

沂沭断裂带深反射地震资料处理

地震时间剖面可以对地质目标进行精细刻画,但由于变质岩、侵入岩地区存在地质体不规则、地质界线间波阻抗差异不明显、断裂构造倾角高陡等特征,导致地震原始资料具有波场复杂、干扰波发育、资料信噪比低等特点。为获得客观反应实际地质情况的沂沭断裂带深反射地震剖面,通过对研究区原始地震资料细致分析,针对各种干扰波的不同特性特征,分别采取针对性压制措施,进行组合去噪,在压制干扰的同时最大限度保护了有效信号。本次地震资料处理以高保真和高信噪比为目标,通过边处理边解释不断优化处理流程和处理参数。在处理过程中对静校正、叠前去噪、速度场建立以及波场空间归位等关键工作进行了重点研究,最终获得了高品质地震叠加和偏移时间剖面。反射剖面首次揭示了沂沭断裂带及其两侧岩石圈精细结构,为研究沂沭断裂带深部结构及对资源、环境的影响提供了可靠的地震学依据。     

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Reverse-Time Migration of Converted S-Waves of Varying Densities

Ocean-Bottom Node(OBN) acquisitions provide both non-converted and converted reflection energy. There is a clear advantage to independently imaging both P-and S-waves, as they provide more information collectively than either does alone. In many conventional converted-wave pre-stack migration algorithms, density is treated as a constant, which is not the real-life case on earth. S-wave velocity and density information is crucial for hydrocarbon detection because it helps in the identification of porefilling fluids. In this paper, we focused on the effect of density on imaging, and developed a method of reverse-time migration(RTM) on converted s-waves of varying densities(VD-RTMCS). Phase correction was required prior to pre-stack migration to avoid constructive interference between data from adjacent sources. Synthetic data examples showed that when density variations were included, image profiles showed advantages in signal-to-noise ratio, vertical resolution and imaging of complex structures.     

Retinex图像增强在GPU平台上的实现

伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU（Graphic Processing Unit）平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。