基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)

基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)摘要：本文針對地震勘探中的疊前逆時偏移成像問題，在CPUGPU異構(gòu)平臺上進(jìn)行研究和實現(xiàn)。首先介紹了疊前逆時偏移成像的原理和意義，然后討論了CPUGPU異構(gòu)平臺的特點以及在地震勘探領(lǐng)域中的應(yīng)用。接著詳細(xì)闡述了基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)讀取、模擬計算、GPU加速、結(jié)果輸出等主要模塊。最后通過實驗分析和結(jié)果驗證，證明了基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)的有效性和優(yōu)勢。關(guān)鍵詞：疊前逆時偏移成像；CPUGPU異構(gòu)計算；地震勘探；高性能計算1.引言地震勘探是人們獲取地下地質(zhì)信息的重要手段，疊前逆時偏移成像是其核心技術(shù)之一。它通過將接收到的地震波信號逆時偏移回地下，再經(jīng)過疊加處理，得到地下地質(zhì)信息的精確圖像。然而，疊前逆時偏移成像計算量巨大，需要處理大量的地震數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法，導(dǎo)致計算速度慢、效率低的問題。為了解決這個問題，引入CPUGPU異構(gòu)計算平臺成為一種有效的方法。2.疊前逆時偏移成像原理和意義疊前逆時偏移成像是地震勘探中重要的數(shù)據(jù)處理方法。其原理是通過反演地震波傳播路徑和速度場來還原地下地質(zhì)信息，具有高分辨率、高精度、高可靠性等優(yōu)點。疊前逆時偏移成像結(jié)果可以直觀地顯示地球內(nèi)部的地下結(jié)構(gòu)，對尋找油氣資源和地震災(zāi)害研究具有重要意義。3.CPUGPU異構(gòu)平臺的特點和地震勘探應(yīng)用CPUGPU異構(gòu)計算平臺由中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）組成，具有高并行性、大規(guī)模并行計算和高性能計算等特點。在地震勘探中，CPUGPU異構(gòu)平臺可以利用GPU的高并行性和計算能力，加速疊前逆時偏移成像算法的計算速度，提高地震數(shù)據(jù)處理效果。4.基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)設(shè)計基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)讀取、模擬計算、GPU加速和結(jié)果輸出等模塊。數(shù)據(jù)讀取模塊用于讀取地震數(shù)據(jù)，包括波形數(shù)據(jù)和速度場數(shù)據(jù)。模擬計算模塊用于進(jìn)行疊前逆時偏移成像算法的模擬計算，得到反射波場和傾斜波場。GPU加速模塊將計算密集的部分移植到GPU上進(jìn)行并行計算，以提高計算速度。結(jié)果輸出模塊將計算結(jié)果輸出到文件或可視化顯示。5.實驗分析和結(jié)果驗證本文通過實驗對基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)進(jìn)行測試和性能分析。實驗結(jié)果表明，基于CPUGPU異構(gòu)平臺的成像系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的基于CPU的計算方式，具有更快的計算速度和更高的計算效率。此外，基于CPUGPU異構(gòu)平臺的成像系統(tǒng)還可以適應(yīng)不同規(guī)模和復(fù)雜度的地震數(shù)據(jù)處理需求。6.總結(jié)和展望本文研究和實現(xiàn)了基于CPUGPU異構(gòu)平臺的疊前逆時偏移成像系統(tǒng)。通過實驗驗證，證明了該系統(tǒng)在地震數(shù)據(jù)處理中的有效性和優(yōu)勢。未來，可以進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能和算法，提高疊前逆時偏移成像系統(tǒng)的計算速度和處理能力，以滿足更復(fù)雜的地震勘探需求。參考文獻(xiàn)：[1]WangW,ChenL,ZhangL,etal.AGPUparallel-acceleratednon-stationarygeometricbeammigrationmethodforcomplexsaltbodies[J].JournalofComputationalPhysics,2020,381:166-185.[2]ZhangQ,WangH,WangY.AnacceleratedGPU-basedthree-dimensionalprestackreversetimemigrationalgorithmforcomplexmarinegeologicalstructures[J].JournalofComputationalPhysics,2019,393:126-145.[3]RamachandranV,DarveE.FastFouriertransformatextremescale:Reviewingandenablingkeyapplicationsforanext-generationexascaleplatform[J].JournalofSupercomputing,2021,77(6):4579-4607.[4]GaoC,GuH,ChenJ,etal.Alarge-scaleGPU-acceleratedparallelimplementationofKirchhoffseismicprestacktimemigration[J].JournalofComputationalPhysics,2020,405:109183.[5]HouB,ChenJ,ZhangQ,etal.GPU-acceleratedscalable