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基于GPU并行处理的叠前逆时偏移技术(2012年)

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简介:
本研究探讨了在高性能计算环境下,利用GPU并行处理加速叠前逆时偏移技术的方法和效果,提升了地震数据成像的质量与效率。 为了提高复杂地下介质成像的精度及偏移算法计算效率,提出了一种基于GPU加速的叠前逆时偏移方法。该方法采用双程声波方程进行波场延拓,并通过高阶有限差分法实现对复杂构造的准确成像;利用GPU并行处理技术提高波场延拓和成像过程中的计算速度,相比传统算法效率显著提升,有效解决了叠前逆时偏移算法中因大量数据导致的计算瓶颈问题。此外,在采集波场信息阶段采用了随机边界条件,并实施了以计算换存储策略来应对逆时偏移过程中产生的海量数据存储难题。模型测试表明该方法具有良好的应用前景和实用性。

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客服
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  • GPU2012
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    本研究探讨了在高性能计算环境下,利用GPU并行处理加速叠前逆时偏移技术的方法和效果,提升了地震数据成像的质量与效率。 为了提高复杂地下介质成像的精度及偏移算法计算效率,提出了一种基于GPU加速的叠前逆时偏移方法。该方法采用双程声波方程进行波场延拓,并通过高阶有限差分法实现对复杂构造的准确成像;利用GPU并行处理技术提高波场延拓和成像过程中的计算速度,相比传统算法效率显著提升,有效解决了叠前逆时偏移算法中因大量数据导致的计算瓶颈问题。此外,在采集波场信息阶段采用了随机边界条件,并实施了以计算换存储策略来应对逆时偏移过程中产生的海量数据存储难题。模型测试表明该方法具有良好的应用前景和实用性。
  • CPU与GPU协作加速研究.pdf
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    本文探讨了在地震数据处理中,通过优化CPU和GPU之间的协同工作,以提高叠前逆时偏移技术的计算效率和性能。研究旨在推动高性能计算技术的发展及其在地球物理领域的应用。 本段落研究了基于CPU-GPU协同加速的叠前逆时偏移方法。该方法利用CPU与GPU之间的互补优势,通过优化算法实现高效的数据处理能力,在地震数据采集过程中提高图像分辨率及质量。研究表明,这种结合方式能够显著提升计算效率和资源利用率,并为复杂地质结构成像提供更准确的结果。
  • CPU-GPU异构计算平台成像系统.pdf
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    本文探讨了一种在CPU-GPU异构计算平台上实现的高效叠前逆时偏移成像技术,旨在提升地震数据解释精度与处理速度。 基于CPU-GPU异构平台的叠前逆时偏移成像系统的研究旨在利用现代高性能计算技术提升地震数据处理效率与精度。该研究结合了中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)的优势,通过优化算法设计,有效解决了传统方法在大规模数据处理中的瓶颈问题。研究表明,在这种异构平台上进行叠前逆时偏移成像能够显著提高运算速度并保持高质量的图像重建效果。
  • 3D_KIRCHHOFF_PSTM_P.rar_Kirchhoff_3D_Kirchhoff__地震
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    这是一个包含三维Kirchhoff时间偏移及叠前处理算法的地震数据处理软件包,适用于复杂地质结构下的高精度地下成像。 叠前时间偏移代码采用Fortran格式编写,适用于三维地震数据处理,并可在现有基础上进一步完善其应用功能。
  • 向演算(AVO)
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    叠前逆向演算(AVO)技术处理是一种高级地震数据解释方法,用于评估地下岩层属性,如密度和弹性模量,从而更准确地识别油气藏。 叠前反演与AVO分析方法通过研究反射振幅随炮检距的变化特征来分析岩性和进行油气检测及油藏描述。任何有关炮检距的错误振幅信息都会导致岩性分析和解释上的失误。准确地恢复反射振幅,特别是处理与炮检距相关的振幅损失,是开展地震岩性分析和油藏描述的关键步骤。为了充分利用叠前数据的信息潜力,我们需要在处理过程中致力于恢复原始的叠前地震资料。
  • OMEGA与SPS深度
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    本文探讨了OMEGA和SPS两种叠前深度偏移技术,分析它们在地震数据处理中的应用及各自优势,为地质勘探提供技术支持。 OMEGA+SPS叠前深度偏移技术在石油勘探领域具有重要意义,主要用于提升地震数据的成像质量和精度。这种技术结合了OMEGA与SPS(分步压力传播法)两种方法,以实现更精确地下结构的成像。 OMEGA是一种先进的地震资料处理技术,旨在解决时间-深度转换问题。传统的方法通常通过速度分析来估算地层的速度模型,并将时间域的数据转化为深度域数据。然而,OMEGA直接在深度域内进行处理,减少了因时间-深度转换过程中的误差,从而提高了成像的质量。这种方法尤其适用于复杂地质构造的成像需求。 SPS方法模拟地震波在地下传播的过程,考虑地层压力对波速的影响,并通过精细步骤逐步计算不同地层中地震波的传播情况。这使得它能够更准确地再现反射和折射现象,提供更为真实的地下结构图像。因此,在处理具有显著速度变化及复杂介质区域时表现尤为出色。 omega_psdm.ppt文件可能是一个关于OMEGA+SPS叠前深度偏移技术演示文稿,其中包含详细的理论解释、工作流程说明以及实例分析等信息。在该文档中,读者可以期待学习到以下内容: 1. OMEGA方法的基础原理及实现步骤:介绍如何构建初始深度模型,并阐述怎样在其内部进行数据处理。 2. SPS方法的物理基础及其应用方式:探讨地层压力对地震波的影响以及通过分步传播来改善成像效果的方法。 3. 结合OMEGA与SPS的优势所在,包括两者互补作用带来的精度和分辨率提升。 4. 实际案例分析:展示该技术在解决复杂地质难题上的优越性能,例如提高特定构造的图像质量。 5. 软件支持情况:介绍Petrel、Eclipse等专业地震处理软件如何辅助这些高级深度偏移技术的应用。 6. 结果评估和优化策略讨论:探讨通过参数调整及迭代改进进一步提升成像效果的方法。 OMEGA+SPS叠前深度偏移为理解地球内部结构与寻找油气资源提供了强有力的支持。通过对相关知识的深入学习,石油工程师和地质学家能够更有效地利用地震数据以提高勘探成功率。
  • KIRCHHOFF深度步骤
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    本文档详细介绍了KIRCHHOFF叠前深度偏移技术的关键处理步骤,包括数据准备、偏移算子设计及成像过程,适用于地震资料解释与油气勘探领域。 KIRCHHOFF 叠前深度偏移处理流程包括一系列步骤,用于提高地震数据的成像质量。该流程涉及对原始地震记录进行复杂的数学运算,以生成地下地质结构的精确图像。通过这种技术,可以更好地理解地层特征和构造细节,从而支持油气勘探与开发活动。
  • RTM matlab_RTMmatlab_rtm_RTM_RTM
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    RTM逆时偏移(Reverse Time Migration, RTM)是地震数据处理中的一种高级成像技术,利用MATLAB实现其算法可以提高地下地质结构的解析度和准确性。该方法通过模拟地震波的双向传播过程来生成高分辨率的地球内部图像,尤其适用于复杂地层结构的研究与分析。 逆时偏移(Reverse Time Migration, RTM)是地震成像技术中的重要方法,在石油勘探领域广泛应用。在MATLAB环境下实现RTM,可以利用相关的工具或代码库来完成。本段落将详细介绍逆时偏移的基本概念、成像条件以及在MATLAB中实施的关键步骤。 一、逆时偏移(RTM)基本原理 逆时偏移是一种基于波动方程的成像技术,其主要目的是通过模拟地震波在地下的传播过程,将接收到的地震记录反向传播回地震源位置,从而生成地下结构的高分辨率图像。相比传统的时间偏移方法,RTM能够更准确地反映复杂地质构造中的细节信息,因为它考虑到地震波的双向传播特性。 二、互相关成像条件 在逆时偏移中选择合适的成像条件对于最终得到高质量的成像是至关重要的。其中一种常用的策略是采用互相关成像条件(Cross-correlation Imaging Condition)。这种技术通过计算接收信号与模拟反向传播波形之间的互相关函数来确定最佳匹配点,即地震反射事件的具体位置。 三、MATLAB实现关键步骤 1. 数据预处理:对原始地震数据进行各种预处理操作,如去噪、滤波和归一化等,以提高信噪比并保证数据的质量。 2. 模型构建:根据地质资料建立地球物理模型(包括速度模型和阻抗模型),用于计算地震波的传播路径。 3. 射线追踪:使用MATLAB中的射线追踪算法确定地震波在地下介质中的具体传播路线。 4. 波动方程求解:采用有限差分法、谱元法或有限元法等数值方法来解决波动方程,模拟地震波的传播过程。 5. 逆时偏移计算:将记录到的实际地震数据与通过反向时间推进得到的数据进行互相关分析,以确定最佳匹配点并形成最终图像。 6. 成像后处理:对生成的成像结果执行各种后期处理操作(如平滑、对比度增强等),进一步提升成像的质量。 在提供的代码文件中,“pml_2d.m”可能用于设置无反射边界条件,而“mig_2d.m”则可能是包含实际逆时偏移计算过程的脚本。通过深入理解这些程序并结合MATLAB强大的数值计算能力,可以实现精确的地震成像,并揭示地下地质结构的关键特征。 这种方法对于石油勘探和地球物理研究具有重要意义。
  • RTM 及波场模拟_RTM_RTM
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    RTM逆时偏移技术是一种高级地震数据处理方法,用于生成地下地质结构的高分辨率图像。通过精确的波场模拟,该技术能够提供比传统方法更清晰、细节更丰富的地球内部构造信息,是石油勘探和地质研究中的关键工具。 【程序老媛出品,必属精品】 资源名:RTM_rtm偏移_RTM_逆时偏移_RTM逆时偏移_波场模拟 资源类型:matlab项目全套源码 源码介绍:该套源码用于实现逆时偏移波场延拓,能够有效模拟波场反向传播情况。所有代码均已经过测试校正,并确保可以成功运行。 适用人群:适合初学者及具有一定开发经验的专业人员使用。
  • PDM: Hadoop数据系统 (2012)
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    PDM是2012年开发的一款基于Hadoop的高效并行数据处理系统,旨在提供强大的数据存储和计算能力,适用于大规模数据分析场景。 本段落介绍了一款基于Hadoop的并行数据分析系统PDM。该系统包含大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,以及引入了基于图理论的社会网络分析(SNA)算法。文中详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的工作原理与实现方式,并提出了一种名为“消息传递模型”的方法来解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题。此外,文章还介绍了几个基于电信数据的应用实例:如通过并行k均值和决策树算法进行的套餐推荐服务;以及利用并行PageRank算法发现营销关键点等应用案例。