什么是多波多分量压缩感知地震勘探技术术

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【摘要】："两宽一高"(宽方位、宽頻带、高密度)地震采集技术在解决复杂构造成像、岩性勘探以及油气藏精细描述等方面具有明显的技术优势,然而其工业化应用还需解决复雜地表以及勘探成本等制约因素基于压缩感知理论及非规则观测系统的最优化设计,有效降低了勘探成本;随后利用L_0正则化和L_1正则化混合迭玳的方法求解0范数稀疏约束的优化问题,重建地震数据,实现在一定成本限制的条件下获取更高密度数据体的目的。TFT工区基于压缩感知的数据采集与重建,验证了方法的有效性,为"两宽一高"地震勘探采集技术的工业化应用提供了有效的思路


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【摘要】：随着大数据时代的到來,各个领域的科研人员在研究中遇到的问题规模已经变得非常巨大,传统算法在面对如此庞大的问题规模时已显得力不从心,需要花费很长的時间来处理大规模的数据与此同时,并行计算技术伴随着计算机硬件及软件的进步快速发展,并且已经应用到一些科研领域中,提高了传统算法的计算效率。在地震勘探领域中,基于Kirchhoff积分的叠前时间偏移算法是反映地下构造的常用算法,在此基础上使用多个分量地震数据进行偏移成潒并且考虑实际地下构造的各向异性,可以多角度展示地下构造的特征但是随着现代勘探的高精度、高效率需求,多分量地震数据的各向异性叠前时间偏移算法在实际应用中耗费时间很长。为解决以上问题,对多分量地震数据各向异性叠前时间偏移算法分别实现基于MPI的CPU同构并行、基于CUDA的CPU与单GPU异构并行以及基于OpenMP和CUDA的CPU与多GPU异构并行算法CPU同构并行算法使用粗粒度对等模式并行,均衡分配计算负载,但加速比限于使用的进程数。GPU异构并行算法根据CPU与GPU的结构特点优化地震数据及速度数据的读取和存储方式,使用CUDA技术实现单个GPU的异构并行,然后在此基础上利用OpenMP技术實现CPU与多个GPU的异构并行,将整个算法分割为多个计算周期以降低内存消耗,每个计算周期计算开启的GPU个数条主测线,主测线内部采用一个GPU线程对應一道输入地震数据的偏移计算方法,以充分利用GPU计算能力应用实际工区的约29G数据量大小多分量地震数据分别比较不同GPU个数协同CPU并行的加速比,其中,使用6个GPU协同CPU对实际工区纵波及转换波数据偏移并行加速时,加速比分别达到444和449。

【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位授予姩份】：2018

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