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[發明專利]一種海量數據GPU波動方程逆時偏移成像方法無效

專利信息
申請號: 201110443697.6 申請日: 2011-12-27
公開(公告)號: CN102565854A 公開(公告)日: 2012-07-11
發明(設計)人: 李博 申請(專利權)人: 中國科學院地質與地球物理研究所
主分類號: G01V1/28 分類號: G01V1/28
代理公司: 北京方圓嘉禾知識產權代理有限公司 11385 代理人: 高萍
地址: 100029 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 海量 數據 gpu 波動 方程 偏移 成像 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種海量數據GPU波動方程逆時偏移成像方法,應用于石油勘探、天然氣勘探、煤田勘探、礦產勘探等方面,屬于地震勘探與開發領域。

背景技術

隨著油氣田勘探程度的不斷深化,鹽下油氣藏勘探日益受到關注。采用傳統的偏移方法無法圈定鹽丘邊界并對鹽下構造進行成像,逆時偏移(RTM)采用雙程波動方程,可以精確地描述波的傳播過程,利用多次波、回轉波等對陡傾角及反轉構造進行準確成像,應用目前有限的偏移方法進行復雜地質構造成像。

逆時偏移技術作為復雜條件地震成像難題的解決方案,可以在遇到復雜險峻傾斜的反射面例如鹽丘側翼構造時,克服目前偏移方法的局限性,能夠使大于70度的傾斜構造準確成像。逆時偏移技術采用雙程聲波波動方程,能夠使用偏移校正包括垂直傾斜在內的所有地質傾斜,還可以實現傾斜構造的成像并保持振幅不變。逆時偏移提供的是一種可供選擇的偏移方法:可在數據采集之后運行逆時偏移,選用適當的波場通過包括鹽下、構造傾角大于70度等復雜的速度區域,以及在邊界可能產生復雜的多次反射區域進行準確成像。

逆時偏移方法是通過雙程波波動方程在時間域上對人工給予的震源子波正向傳播和接受到的地震資料進行反向傳播,結合成像條件實現偏移(Claerbout,1971)。由于逆時偏移需在同時計算震源正向傳播和地震資料的反向傳播過程中各個時刻的波場,因其各自時間的延拓方向不同,而致使實際應用中必須存儲其中一個方向的傳播過程,這需要甚大額外存儲空間。并且如今的地震資料采集已經發展到了三維甚至四維,其數據量更是十分龐大,已經達到TB級甚至10TB級的疊前單炮數據。如此龐大的數據的IO時間將成為逆時偏移在推向海量數據的應用時不可回避的困難。例如,計算周期過長、容錯能力弱、不易反復試驗等問題。

另一方面,相較于單程波方程的波場延拓而言,逆時偏移運用的是雙程波波動方程進行波場延拓,因其避免了上下行波的分離處理,因而成為最準確的成像算法,且不受傾角的限制,并能實現回轉波和多次波成像。正基于此,地球物理學家從來沒有放棄過對推進逆時偏移的追求。

GPU英文全稱Graphic?Processing?Unit,中文翻譯為“圖形處理器”,是從CPU(中央處理器)衍生出來的的一個概念,它是顯卡的心臟,和顯卡板載內存成為一個子系統,共同決定PC系統的圖形處理性能。圖形處理器(GPU)用于通用計算(GPGPU)及其相關方面的問題目前已成為一個熱門話題。GPU專為圖像處理設計,存儲系統實際上是一個二維的分段存儲空間,包括一個區段號(從中讀取圖像)和二維地址(圖像中的X、Y坐標)。此外,沒有任何間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器確定,而且不能由程序改變。這對于自然分布在存儲器之中的算法而言是極大的挑戰,存儲器的訪問效率是算法效率的關鍵問題所在。不同碎片的處理過程間不允許通信是一個SIMD數據并行執行單元,在所有碎片中獨立執行代碼。類似CUDA和OpenCL這樣的高級編程語言的問世使編程新手也能夠掌握GPU的計算性能優勢。

利用GPU實現三維逆時偏移目前比較流行的方法是采用隨機邊界條件以計算換存儲的方法來實現,該方法是利用了波場計算的可逆性的特點將邊界反射隨機化。但是這種方法會引入邊界隨機反射噪音在成像質量上難以上升。另外,若采用吸收邊界條件則會由于存儲的不連續性而大大降低GPU的實際計算效率。

發明內容

針對現有技術的缺陷,本發明公開了一種海量數據GPU波動方程逆時偏移成像方法,不僅克服了傳統的逆時偏移方法在處理海量數據的應用時不可回避的困難,如計算周期過長、容錯能力弱、不易反復試驗等問題,并且也克服了近些年新興起的利用GPU采用隨機邊界條件以計算換存儲的方法來實現三維逆時偏移所導致成像質量差、計算效率低的缺陷。

為實現上述目的,本發明是通過如下技術方案實現的:

一種海量數據GPU波動方程逆時偏移成像方法,逆時偏移的整體步驟包括三個模塊,數據分配模塊、逆時偏移模塊、實時數據合并模塊,所述數據分配模塊將單炮數據分配給不同的GPU節點,所述逆時偏移模塊將單炮數據計算成像并輸出成像文件,所述實時數據合并模塊對成像文件實時掃描,并統計分類,計算用戶所需要的信息文件個數和大小,以百分比的形式通知用戶需要多少時間完成數據合并,通過此方法,計算密集的波場傳播、邊界條件和成像部分實現了借助GPU并行計算。

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