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新近发展的图形处理器(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器(CPU)的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机(PC,Personal Computer)或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径. 相似文献
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单程波深度偏移计算中,两条主要因素影响到反射层的正确定位,一是算子带来的子波相位变化,二是炮点子波脉冲延迟.本文首先r推导了单程波算子导致的相位变化,并且介绍了一种比水平反射层模型偏移验证方法更简单的脉冲叠加验证方法,并用该方法用脉冲试验对比了单程波偏移相位的变化和改正后的结果,子波延迟导致的反射层深度的变化和改正后结... 相似文献
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逆时偏移是目前精度最高的地震数据叠前深度偏移方法,但高强度的计算需求限制了其在工业生产领域的大规模应用。可编程图形处理器的发展为逆时偏移的快速计算提供了一种新的计算选择。围绕如何在图形处理器上开展逆时偏移计算展开,总结了图形处理器计算的优化关键,并根据逆时偏移的特点着重介绍了两个优化环节:一个是应用随机边界条件,以计算换存储,减少数据在主机和图形处理器间的传输;二是应用共享存储器来存储正演计算的波场,相比全局存储器,提高了数据读取的带宽。应用Marmousi模型数据对经过上述优化后的程序进行了测试,结果表明,图形处理器逆时偏移程序得到了很好的优化,提高了计算效率。 相似文献
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被动源面波和体波成像在内蒙古浅覆盖区勘探应用 总被引:1,自引:0,他引:1
地震勘探具有勘探深度和分辨率的优势,在矿产勘探中多被采用.但主动源反射地震具有成本高、在矿区采集困难等难题,限制了其广泛应用.无需主动源激发、利用天然噪声的被动源地震应用于勘探,可成为其低成本替代选项.本文在内蒙古浅覆盖区矿区进行了被动源勘探试验,采用相关计算获得拟炮集记录,并基于频率域信噪比计算,在生成拟炮集前实现了面波和体波甄选,分离了面波和体波.应用面波反演的横波速剖面识别了覆盖层厚度.体波数据经反射波常规处理,获得了成像剖面.经与主动源反射剖面对比,主要结构的反射特征呈现了良好的一致性.本文试验验证了被动源勘探在内蒙浅覆盖区具有良好应用前景,为低成本的面积性勘探实施提供了新的选择.
相似文献7.
波动方程深度偏移是解决复杂地质体成像的关键技术,基于波动方程的速度建模为其提供更为精确的速度模型.频率域波形反演是目前研究最为广泛的波动方程速度建模方法之一,它推动了波形反演在勘探尺度下的应用.本文通过对频率域波形反演的实现,分析对比了其有效执行过程中与频率相关的影响因素.介绍了时间域的多尺度反演方法在频率域的一种实现方式,对比分析了输入数据的频点带宽和应用的子波频带范围不同时对反演结果的影响.本文通过设计的山地地质模型对频率域波形反演进行了测试和对比,得到的结论为频率域波形反演的有效计算提供了依据和参考. 相似文献
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随着图形处理器(Graphic Processing Unit: GPU)在通用计算领域的日趋成熟,使GPU/CPU协同并行计算应用到油气勘探地震资料处理中,对诸多大规模计算的关键性环节有重大提升.本文阐明协同并行计算机的思路、架构及编程环境, 着重分析其计算效率得以大幅度提升的关键所在.文中以地震资料处理中的叠前时间偏移和Gazdag深度偏移为切入点,展示样机测试结果的图像显示.显而易见,生产实践中,时常面临对诸多算法进行算法精度和计算速度之间的折中选择.本文阐明GPU/CPU样机协同计算具有高并行度,进而可在算法精度与计算速度的优化配置协调上获得广阔空间.笔者认为,本文的台式协同并行机研制思路及架构,或可作为地球物理配置高性能计算机全新选择的一项依据. 相似文献
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本文介绍地震波场高阶有限差分正演及其GPU计算问题,通过数值模拟技术实现地震波正演。对于声波方程,利用泰勒级数展开式得出波动方程的高阶有限差分格式及其离散表达式。运用C++语言和CUDA编写二维和三维GPU正演程序,使用共享存储器提升GPU线程间通信传输速度,并且改善了三维模型情况下共享存储器容量对有限差分阶数的限制问题。建立不同尺度模型针对二维和三维GPU正演程序和CPU正演程序进行计算测试,比较两个程序的计算效率。测试结果表明,无论是在二维和三维的模型下,GPU正演程序的计算耗时都远远小于CPU正演程序的计算耗时,且随着计算数据量的增大,加速效果越来越显著,测试结果可以很好地证明GPU程序相对于单CPU程序计算的高效性。 相似文献