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基于CPU-GPU异构计算平台的叠前逆时偏移成像系统.pdf

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简介:
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。

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  • CPU-GPU.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。
  • CPUGPU协作加速技术研究.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。
  • GPU并行处理技术(2012年)
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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。
  • 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。
  • CPU-GPU性能评估及优化方法研究
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    本研究旨在探讨并改进基于CPU和GPU的混合计算架构下系统的性能表现,通过分析和实验提出有效的评估与优化策略。 随着国民经济与科学技术的迅速发展,对高性能计算机的需求日益提高。然而,在能耗、散热及成本等方面,基于通用CPU的传统设计方法正面临严峻挑战。异构架构通过结合通用处理器(如CPU)与加速器(例如GPU),已经成为高性能计算领域的主要趋势。 图形处理单元(GPU)凭借其强大的运算能力和高存储带宽,并且功耗低以及良好的可编程性,在这一新型体系结构中占据了主导地位。自CPU-GPU混合系统的出现以来,它引起了国际学术界的广泛兴趣,被认为是在未来开发高性能计算机的关键方向之一。与此同时,人们也越来越关注这种架构的实际应用效果,尤其是典型算法在异构系统中的运行效率。 作为一种构建高效能计算平台的有效方式,CPU-GPU组合不仅提供了强大的处理能力,还因其对各种应用场景的适应性而备受瞩目。本段落首先评估了此类系统的性能,并通过分析基准测试程序的结果来识别影响其效能的关键因素;随后提出改进措施并进行验证实验——以矩阵乘法这一典型科学计算问题为例加以说明。结果显示,所提出的优化策略确实带来了显著的效果。
  • 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。
  • GPU加速二维VTI介质正演及模拟
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    本研究利用GPU加速技术对二维垂直各向异性(VTI)介质进行波动方程正演与逆时偏移模拟,旨在提升地震数据处理效率和成像精度。 二维VTI介质的拟声波正演模拟与逆时偏移技术在地震成像领域具有重要的应用价值,特别是在石油勘探方面。这些技术通过模拟地层中的声波传播来反演地下结构信息,帮助地质学家理解复杂的地壳构造。 首先需要了解什么是二维VTI介质:这是一种垂直各向异性的介质类型,在这种类型的介质中,物质的弹性属性(如速度和密度)在不同方向上是不同的。这在实际的地层研究中非常常见。而在二维模型下,我们只考虑水平与垂直方向上的差异性,这样可以简化问题处理的同时仍能捕捉到地层的重要特性。 拟声波正演模拟作为整个技术流程中的第一步,其主要任务是对构建的物理模型进行波动方程求解以预测地震响应。在二维VTI介质中,该过程涉及到解决一个复杂的偏微分方程,并通常采用有限差分(FD)方法来完成。这种方法将连续空间离散化为网格点阵列,在相邻节点之间通过计算差异值近似导数从而实现波动方程的求解。 逆时迁移(RTM)是一种用于地震记录映射回地下结构的技术,它利用反向传播波场对地震反射事件进行定位和成像。在二维VTI介质中实施RTM需要处理由各向异性带来的复杂性问题,包括分裂波及双折射效应等现象的考虑。 CUDA技术是NVIDIA公司开发的一种用于GPU计算平台与编程模型的技术方案,特别适用于并行化科学计算任务如地震数据处理中的数值模拟。由于其强大的并发执行能力以及大量流处理器资源,在二维VTI介质拟声波正演模拟和逆时偏移等应用中展现出显著性能优势。 在本项目“二维VTI介质拟声波正演模拟、逆时偏移与ADCIGs提取(CUDA)”里,关键输出之一是角域共成像点集(ADCIGs)。这种技术通过收集不同角度的反射波信息来提高地层属性估计精度及图像分辨率。借助于GPU加速处理能力,在计算效率上取得了显著提升。 综上所述,本项目利用了CUDA技术在GPU上的实现方法对二维VTI介质拟声波正演模拟和逆时偏移进行了优化,并结合ADCIGs提取流程来提高地震成像的精度与速度,这对于石油勘探及地质研究具有重要的实用价值。
  • 3D_KIRCHHOFF_PSTM_P.rar_Kirchhoff_3D_Kirchhoff_处理_地震处理
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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。
  • CPU-GPU多核中动态任务调度研究论文.pdf
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    本文研究了在CPU-GPU异构多核系统中的动态任务调度问题,并提出了一种高效的调度算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。 在计算密集型应用领域,CPU-GPU异构多核系统因其显著的加速效果而被广泛应用,但往往伴随着负载均衡的问题。为解决这一问题,我们提出了一种动态任务调度算法适用于此类系统。该算法充分调动了CPU的线程资源和GPU的强大计算能力,并且能够精确测量两者的工作效率,进而根据实际情况灵活调整分配给它们的数据块大小,以缩短整体执行时间并提升系统的加速效果。实验数据显示,采用此方法后,系统加速比提高了34%至103%,表现出了显著的进步。