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基于加权平均导数的频率-空间域正演模拟及GPU实现
频率-空间域正演 矩形网格 不完全LU分解 GPU加速
2015/5/26
传统基于旋转坐标系的频率-空间域正演模拟方法仅适用于方形网格,而实际生产中矩形网格广泛存在,本文提出一种适用性广的正演差分算子,不仅适用于方形网格而且适用于矩形网格. 通过综合运用平均导数法、加速项加权平均、模拟退火法压制频散和减少单个波长所需网格点数,从而提高算法精度和减少计算量. 在该方法的基础上采用不完全LU分解作为求解Helmholtz方程的预条件,并利用图形处理器加速计算速度,很大程度上...
为了解决传统的串行有限元分析方法计算耗时多精度低的问题，基于GPU并行计算能力在CUDA架构下建立了一套兼顾精度和效率的高层结构有限元分析的CPU-CPU的异构平台。基于CPU-GPU异构平台研究了高层结构地震响应算法，将整个时间步积分在GPU中计算完成，每一时间步下利用基于GPU的预处理共轭梯度迭代法求解线性方程组获得该时刻的位移，最终实现了基于GPU的Newmark-β法。通过算例验证了本文所...
文中进行了广义线性反演(GLI)的GPU加速研究,通过理论分析和模型数据检验表明,通过应用L1模稀疏脉冲反褶积,数据质量得到了显著提高.该方法不仅对多波数据适用,对单一纵、横波数据都可以进行反演.反演结果表明:①应用L1模稀疏脉冲反褶积可以在反演前消除子波的效应,从而使GLI在反射系数层面上发挥更好的作用.②将GPU并行计算技术整合到反演过程中,能够极大地提高计算速度和效率,对单个角度域共成像点道...
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...
输出道方式的共反射面元叠加（ＣＲＳＯＩＳ）是对传统ＣＲＳ叠加成像方法的重要改进。本文将３ＤＣＲＳＯＩＳ方法应用于ＧＰＵ计算平台，利用ＧＰＵ大规模线程级并行计算架构，实现了基于ＧＰＵ／ＣＰＵ计算平台的稳健算法。该算法利用ＧＰＵ存储带宽高、多寄存器和多处理器的结构特点，将３ＤＣＲＳＯＩＳ的主要计算负荷———属性搜索转移至ＧＰＵ端执行，从而大幅度提高了计算效率。理论与实际数据试算表明，基于ＧＰ...
利用NVIDIA CUDA编程平台,实现了基于GPU并行的重力、重力梯度三维快速正演计算方法.采用当前在重力数据约束反演或联合反演中流行的物性模型(密度大小不同、规则排列的长方体单元)作为地下剖分单元,对任意三维复杂模型体均可用很多物性模型进行组合近似,利用解析方法计算出所有物性模型在计算点的异常值并累加求和,得到整个模型体在某一计算点引起的重力(或重力梯度)值.针对精细的复杂模型体产生的问题,采...
起伏地表叠前逆时偏移理论及GPU加速技术
起伏地表 自由边界 叠前逆时偏移 GPU加速
2011/11/14
从起伏地表直接进行叠前逆时偏移是解决地表起伏大并且地下构造复杂这种双复杂结构地区成像问题的有力工具.本文给出了起伏地表直接进行叠前逆时偏移的实现过程,针对有限差分方法处理起伏地表自由边界条件的复杂性,采用了一种简化的自由边界条件,避免了大量的逻辑判断,在此基础上,采用图形处理器(Graphic Processing Unit,简称GPU)将算法加速,比传统的CPU计算速度提高了一个数量级.文中对理...
地震叠前逆时偏移高阶有限差分算法及GPU实现
稳定性 频散关系 叠前逆时偏移
2010/12/27
叠前逆时偏移技术是解决地震成像问题的有力工具,但由于计算量大、成像噪音以及存储量大等原因没有得到广泛的应用.本文给出了逆时偏移的实现过程,分析了高阶有限差分格式的稳定性与频散关系.针对叠前逆时偏移计算量大的问题,使用图形处理器(Graphic Processing Unit,简称GPU)实现算法加速,比传统的CPU计算速度提高了一个数量级.文中对理论模型进行了计算,并与单程波偏移方法做比较,结果表...
山地地震资料叠前时间偏移方法及其GPU实现
山地地震资料 叠前时间偏移 GPU
2013/11/6
山地地区地下地质结构复杂，地表高差大，变化剧烈.目前该类地区地震勘探中主要的成像手段依然是Kirchhoff叠前时间偏移.但地表高程的剧烈变化使叠前时间偏移的基准面很难选择.本文在传统方法的基础上，提出了一种在浮动基准面上修正常规叠前时间偏移走时计算的叠前时间偏移方法，该方法能够很大程度上提高山地地区、特别是地表高差变化大地区的成像效果.本文还介绍了GPU 在叠前时间偏移上的应用，通过GPU 对〖...