Kirchhoff积分时间偏移的两种走时计算及并行算法

走时计算的可行性在很大程度上决定了Kirchhoff积分法偏移的效果,而基于PC-Cluster的并行计算是实施叠前偏移数据计算量大的基本工具.本文针对这两个问题的研究,阐明两种旨在提高复杂情况叠前时间偏移聚焦能力的弯曲射线对称走时及非对称走时的计算方法,以及旨在提高叠前偏移计算效率的“数据并行”和“成像点并行”策略,并分别对其结果进行了对比分析.

Kirchhoff叠前时间偏移的GPU移植与性能优化技术

叠前时间偏移在工业生产中发挥着极其重要的作用,为了提高该算法的计算效率,开展了基于GPU异构计算平台的算法移植与优化。首先根据积分法偏移的算法特点制定了偏移距域的多进程数据域并行以及IO与计算异步并行总体并行策略;然后为了提高偏移核心计算部分在GPU上的计算效率,对偏移计算核在GPU上的并行方案进行了分析,选择了成像域超大规模线程并行方案对算法进行了移植和优化,并对不同优化手段在不同GPU硬件平台下获得的性能加速进行了对比测试;最后利用大规模计算节点及大规模地震数据体进行了移植后算法的应用测试,并对算法的计算效率、可扩展性以及精度误差进行了分析。大规模应用测试表明,积分法叠前时间偏移经过GPU移植后可获得较CPU平台近7倍的性能提升,具有很好的工业应用价值。

基于CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移算法研究及实现

转换波叠前时间偏移计算量巨大、耗费时间长,影响了多波多分量地震数据的处理效率,也限制了转换波技术在生产上的应用规模。目前转换波叠前时间偏移主要采取CPU集群计算方式,但CPU集群存在功耗大、占用空间大和维护成本高等缺点,为缩短偏移计算耗时和降低计算成本,本文提出一种基于CUDA技术的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法。应用理论数据和实际转换波数据在CPU和GPU测试平台对算法进行了对比验证和性能分析,确认GPU并行算法计算速度可提高上百倍,是一种高效、低成本的方法。

三维叠前kirchhoff深度偏移软件在并行计算机上的实现技术

文章针对三维叠前kirchhoff深度偏移过程中的成像精度和并行效率两项技术指标,进行了实用技术研究。为提高成像精度笔者开发了三种反假频算法、三种旅行时体插值方法、偏移孔径控制和振幅保真技术;为提高并行效率这里采用分治策略将叠前数据分割、成像体分块来解决处理器间负载平衡问题。采用国际通用的Marmousi模型来验证软件的正确性和实用性,选用SEG/EAGE模型进行了并行效率测试。成像深度误差小于3％,在2-8个处理器试验,并行效率平均到达80％,霍多莫尔实际资料处理取得满意效果。

基于MPI和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行计算

转换波Kirchhoff叠前时间偏移可以实现全空间三维转换波资料的准确成像。但转换波叠前偏移数据量巨大,而且需偏移迭代多次来寻找匹配的偏移速度模型,导致偏移处理周期长、效率低,限制了转换波偏移技术在生产上的应用规模。目前解决海量运算问题的方法主要是应用CPU集群来提高计算效率,但集群存在成本高、功耗大、占用空间大、维护成本高等缺点。给出了一种基于MPI(Message Passing Interface)和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法,将细粒度线程级的GPU(Graphic Processing Unit)并行计算融入粗粒度进程级MPI并行编程模型。利用实际转换波数据分别在CPU(单核)、GPU(单卡)、MPI和GPU(2个节点)测试平台上对算法性能进行了测试,结果表明,MPI和GPU(2个节点)的计算速度是CPU(单核)的近400倍,可以大幅度提高转换波Kirchhoff叠前时间偏移的计算效率,降低计算成本。

起伏地表叠前时间偏移处理流程及其应用研究

复杂山地地表高程变化剧烈,影响速度分析和速度建模,造成偏移归位不准确。为消除山地地震资料偏移处理因高程变化大引起成像聚焦变差的问题,有效避开低信噪比下的深度域速度建模,提出了一套基于起伏地表叠前时间偏移的处理流程,主要处理步骤包括成像基准面构建、基于成像基准面的速度模型更新和起伏地表叠前时间偏移。构建成像基准面的目的是使获得的速度模型与实际速度模型最大程度相吻合;基于成像基准面的速度模型更新能使速度模型更有效地收敛;还原实际炮、检点关系的起伏地表叠前时间偏移提高了时间偏移的聚焦能力。西部某山区实际资料的处理结果表明,采用该处理流程得到的剖面品质高、分辨率显著提升、断点清晰、断面刻画明显,为后续解释工作提供了很好的资料。

高精度克希霍夫三维叠前深度偏移及并行实现

针对三维叠前克希霍夫深度偏移过程中成像精度和偏移计算效率两项技术指标 ,开展了实用技术研究。一是为提高成像精度而开发的 3种反假频算法、 3种走时插值方法、 2种偏移孔径计算方法及振幅保真处理 ;二是为提高计算效率进行的并行处理机制研究 ,包括叠前数据分割、成像体分块、数据空间重排、内存控制、输入 输出效率的优化及利用偏移算子的局部性解决跨节点负载平衡问题。采用国际通用的Marmousi模型、SEG EAGE模型进行测试 ,成像深度误差小于 5% ,并行计算效率高达 80 % ,应用于霍多莫尔 118km2 的三维地震资料处理后 ,取得满意结果。

油气勘探地震资料处理GPU/CPU协同并行计算

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健所在.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.

基于GPU/CPU叠前逆时偏移研究及应用

本文基于GPU/CPU协同系统,将计算量最大的波场逆时外推通过GPU实现,并利用随机速度边界的思路提高波场外推算法的并行性,解决了大规模存储的I/O问题。通过优化拉普拉斯算子压制由互相关成像条件引入的低频噪声。数值试验表明,GPU/CPU协同系统的计算效率非常高,在实际应用中取得良好的成像效果和时效比。理论模型试算和实际盐丘数据的处理验证了算法的正确性。

地震叠前时间偏移的一种图形处理器提速实现方法

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.

基于CPU+GPU联合计算真地表叠前时间偏移实用化研究

为了提高起伏地表条件下的基尔霍夫叠前时间偏移算法的计算效率,针对CPU+GPU异构计算平台开展了算法移植与优化研究。首先分析了起伏地表条件下提高偏移成像精度的反假频、弯曲射线旅行时计算以及真地表旅行时校正的处理方法,然后在对算法的并行计算特征进行分析的基础上,针对CPU+GPU异构平台的算法移植进行了多级并行联合计算架构的设计,通过炮检距域的多进程数据域并行、地震数据I/O与偏移计算的异步并行、基于CUDA的超大规模线程成像域并行以及联合CPU计算的多线程成像域并行技术对算法进行了移植及优化。利用大规模测试数据集进行了计算效率测试,测试结果验证了多级并行联合计算架构以及分别针对CPU和GPU平台的算法优化技术能够极大地提高偏移处理效率。

基于计算实验的城市道路行程时间预测与建模

城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义.本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究.首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法;然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型,设计了基于集散波的行程时间计算实验方法,提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略.最后,通过实验证明了本方法的有效性.结果表明,本文方法预测精度较高,且能够对行程时间预测值进行持续优化,可为后续的间断流行程时间预测研究提供借鉴.

双程声波方程叠前逆时深度偏移及其并行算法

从双程声波方程出发,在交错网格空间中推导了地震波逆时延拓的高阶有限差分算子,依据最佳匹配层的方程分裂思路得到了一阶声波方程的最佳匹配层(PML)吸收边界条件及其高阶差分格式。利用炮点波场对上、下行波互相关后的逆时偏移结果进行振幅校正,补偿了深层能量。在上述成果的基础上实现了声波方程的叠前逆时深度偏移。偏移算法的脉冲响应表明:逆时偏移算子具有良好的陡倾角地层成像能力与深层能量补偿能力。研究了基于消息传递接口(MPI)的声波方程逆时偏移并行算法,给出了适于并行求解的计算空间划分方法,实现了双程声波方程逆时偏移的粗粒度并行运算,有效地提高了双程声波方程逆时偏移的计算效率。算法对Marmousi模型理论数据的偏移成像得到了满意效果。

基于GPU并行加速的VSP数据逆时偏移

基于VSP观测系统,利用VSP数据高分辨率、高信噪比的优势,采用叠前深度逆时偏移方法对VSP数据进行成像,并与地面地震叠前深度逆时偏移的成像效果比较,分析各自的成像优势及特点;在偏移处理过程中采用GPU并行加速,与传统CPU算法相对比.模型测试结果表明:VSP数据逆时偏移对地下深部地层及井旁微幅构造具有比地面地震逆时偏移更好的成像效果,而在浅层部分因接收不到浅层反射信息而不如地面地震成像清晰;在计算效率方面,GPU算法较原CPU算法提高70倍以上.该研究对深层复杂构造勘探具有一定的指导作用.

扩展的横向变速叠前时间偏移技术

常规叠前时间偏移仅适用于横向缓变速介质,对于横向变速剧烈的介质,其旅行时计算存在较大误差,远偏移距误差更大。针对这一问题,对常规叠前时间偏移双曲线旅行时计算公式进行了改进,提出了扩展的横向变速叠前时间偏移旅行时计算公式。其基本原理是,引入速度函数和加权函数,将偏移距离散化,在每一个偏移距范围内通过加权函数调整均方根速度,由此来修正由横向速度变化引起的旅行时变化,使旅行时的计算精度得以提高,从而加强了时间偏移对速度横向变化的适应能力,改善了偏移成像质量。标准的Marmousi理论模型数据和实际资料的测试结果表明,扩展的横向变速叠前时间偏移能够提高复杂构造的成像精度。

基于波动方程的聚焦点控制照明叠前深度偏移

基于波动方程的聚焦点控制照明叠前深度偏移技术借助于差分计算,把速度、密度等介质参数的影响体现在差分计算的矩阵方程中,能够自动适应速度场的任意变化,快速傅里叶变换的使用也加速了波场延拓的计算速度。因此此法兼具有限差分偏移方法和傅里叶偏移方法的优点,既可适应速度场的剧烈变化,又可保证对陡倾地层的成像效果,是目前针对复杂构造最有效的成像方法之一。对于单个聚焦点及其周围的成像步骤为:①采用矩形网格情况下绕射走时的有限差分计算方法生成合成算子;②应用合成算子来合成面炮震源和面波记录;③对合成的面炮震源和面波记录做傅里叶有限差分法波动方程叠前深度偏移,得到该聚焦点及其附近区域的成像结果。按照上述成像步骤,将震源波场和炮集记录依据相应的外推公式进行延拓,最终应用成像条件求取成像值。在地质目标处选取多个聚焦点,可以得到面向目标的控制照明偏移成像,在多个层位上选取多个聚焦点进行控制照明叠前深度偏移,可以得到整块区域的成像。通过对Marmousi模型的试算,取得了较好的效果。

压缩三维走时表提高克希霍夫偏移计算效率

地震波走时是克希霍夫叠前深度偏移的重要参数。三维克希霍夫偏移成像由于需频繁读取大数据量的走时表文件,所以计算效率不高。这里提出一种通过压缩三维射线追踪走时表,来提高克希霍夫偏移计算效率的方法:首先规划一个具有规则网格控制点并覆盖所有走时表点集的最小长方体区域,然后以三维三次B样条函数为插值基函数进行最小二乘法曲面体拟合,求出规则网格控制点的数值并以数组形式存储入内存,采用稀疏化存储进一步节省了内存空间。在偏移成像时,再由这些规则网格控制点的数值,使用线性插值公式解编出走时表。实际资料算例验证了该走时表压缩方法不仅近似精度高,计算稳定度高,计算效率高,而且由于省去了频繁进行大数据量走时表文件的读写操作,所以克希霍夫偏移的计算效率提高了二倍以上。

GPU提速叠前时间体偏移技术

为了进一步提高叠前时间体偏移的计算效率,实现了在GPU\CPU协同并行计算模式下Kirchhoff叠前时间体偏移技术,并进行优化。经在Nvida Tesla C1060 GPU上的测试表明,GPU(Graphic Processing Unit)的处理速度是CPU(单核)的四十倍左右。同时表明,CUDA(Com-pute Unified Device Architectare)编程为CPU向GPU的转化提供了一个较为方便的语言环境。

基于GPU实现叠前时间偏移走时计算的并行算法

走时计算是叠前时间偏移计算中最耗时的部分,通过分析传统的串行走时算法,发现静态8点插值算法非常适合在GPU上运行。首先利用CUDA技术对静态8点插值算法进行并行化改造,设计静态8点并行插值算法,然后测试其正确性,统计其相对误差情况。实验表明此算法比工业生产上的动态插值算法更准确,最后我们利用体偏作性能测试。试验结果表明,运行在GPU上的静态8点并行插值算法内核性能是运行在CPU上的动态插值算法内核的22.76倍。这说明,静态8点并行插值算法适合进行走时计算,并且可以应用于工业生产上。

面向大规模地震数据并行处理高速可扩展通信技术应用研究

随着地震数据规模的不断增大,在进行数据并行处理时,并行计算通信框架因使用TCP(Transmission Control Protocol)协议存在网络吞吐量低、高时延等性能问题,以及主从并行模式下存在主节点网卡性能瓶颈问题,制约了数据并行处理效率的线性提升,集群节点规模扩展性下降明显。为此,提出采用RoCE(RDMA over Converged Ethernet)协议替换TCP协议、主节点配置高性能100 GE网卡的高效并行计算通信优化方案,解决了并行计算框架存在的数据网络传输性能问题及主节点同时收集多个计算节点计算结果数据的网络性能瓶颈问题,实现了高速可扩展技术的大规模地震数据处理通信应用方案,计算节点可快速完成数据通信,提升了大规模地震数据处理计算效率;另外采用UCX(Unified Communication X)技术还提升了应用系统的可移植性与使用的便捷性。逆时偏移处理数据的测试结果表明,对于本次大规模数据的处理,逆时偏移并行计算效率提升了32.8%,效果显著,可缩短大规模地震数据逆时偏移计算的时间,并减少计算能源消耗,因此具有很高的实用价值和经济效益。