基于CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移算法研究及实现

转换波叠前时间偏移计算量巨大、耗费时间长,影响了多波多分量地震数据的处理效率,也限制了转换波技术在生产上的应用规模。目前转换波叠前时间偏移主要采取CPU集群计算方式,但CPU集群存在功耗大、占用空间大和维护成本高等缺点,为缩短偏移计算耗时和降低计算成本,本文提出一种基于CUDA技术的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法。应用理论数据和实际转换波数据在CPU和GPU测试平台对算法进行了对比验证和性能分析,确认GPU并行算法计算速度可提高上百倍,是一种高效、低成本的方法。     

GeoEast积分法叠前深度偏移处理技术

为了适应高性能硬件资源对地震成像技术的挑战,并满足百TB级宽方位高密度地震数据的深度域叠前成像需求,本文深刻分析了积分法深度域叠前成像技术的技术瓶颈,突破了多维多任务拆分、动态异步任务调度、数据重复访问导致的I/O瓶颈、CPU/GPU异构硬件协同计算等瓶颈技术。提出了一套高效的叠前成像方法和策略,研发了混合域并行、千节点异构并行框架、CPU+GPU高性能协同计算、动态任务调度、高效高压缩比旅行时表压缩、OVT域叠前成像和Q叠前成像等技术,形成了GeoEast积分法叠前深度偏移软件。该软件具备起伏地表、TTI各向异性、OVT分方位偏移、Q偏移、OBN数据的双基准面偏移和镜像偏移等功能;可输出炮检距道集、反射角度道集或构造倾角道集;具备CPU/GPU大规模并行和断点保护、异常节点自动处理等能力,计算效率业界领先,在256及以上节点并行,其加速比接近线性。     

基于MPI和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行计算

转换波Kirchhoff叠前时间偏移可以实现全空间三维转换波资料的准确成像。但转换波叠前偏移数据量巨大,而且需偏移迭代多次来寻找匹配的偏移速度模型,导致偏移处理周期长、效率低,限制了转换波偏移技术在生产上的应用规模。目前解决海量运算问题的方法主要是应用CPU集群来提高计算效率,但集群存在成本高、功耗大、占用空间大、维护成本高等缺点。给出了一种基于MPI(Message Passing Interface)和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法,将细粒度线程级的GPU(Graphic Processing Unit)并行计算融入粗粒度进程级MPI并行编程模型。利用实际转换波数据分别在CPU(单核)、GPU(单卡)、MPI和GPU(2个节点)测试平台上对算法性能进行了测试,结果表明,MPI和GPU(2个节点)的计算速度是CPU(单核)的近400倍,可以大幅度提高转换波Kirchhoff叠前时间偏移的计算效率,降低计算成本。     

Kirchhoff叠前时间偏移的GPU移植与性能优化技术

叠前时间偏移在工业生产中发挥着极其重要的作用,为了提高该算法的计算效率,开展了基于GPU异构计算平台的算法移植与优化。首先根据积分法偏移的算法特点制定了偏移距域的多进程数据域并行以及IO与计算异步并行总体并行策略;然后为了提高偏移核心计算部分在GPU上的计算效率,对偏移计算核在GPU上的并行方案进行了分析,选择了成像域超大规模线程并行方案对算法进行了移植和优化,并对不同优化手段在不同GPU硬件平台下获得的性能加速进行了对比测试;最后利用大规模计算节点及大规模地震数据体进行了移植后算法的应用测试,并对算法的计算效率、可扩展性以及精度误差进行了分析。大规模应用测试表明,积分法叠前时间偏移经过GPU移植后可获得较CPU平台近7倍的性能提升,具有很好的工业应用价值。     

共偏移距共方位角全数据体3D叠前深度偏移方法

通过对海上拖缆船采集资料的规则性和对称性研究，得到了一套有效的3D叠前深度偏移和速度模型建立的流程。将海上3D数据抽提成共偏移距共方位角数据集。运用高性能的频率——波数域速度沿垂直方向变化的叠前深度偏移方法进行初始偏移。也用初始叠前v（z）偏移代替叠前时间偏移做AVO，或者在没有受到强横向变化影响时的目标成像。用共偏移距共方位角v（x、y、z）计算后续的深度偏移。这种叠前深度偏移算法也是利用共偏移距共方位角数据集的规则性来减少内存和CPU的需求。偏移输出数据用于产生一组速度误差拾取值和沿分析面的加密网格作为3D层析的输入。灵活钧模型建立工具与3D层析技术匹配能够产生出地质上合理的速度模型。两个数据实例表明：这种方法在相对轻微的速度变化区域（正如所期望的那样）和速度变化复杂的情况下（如盐下成像）能够取得良好的结果。     

CPU与GPU协同并行的多分量地震数据各向异性叠前时间偏移

地震勘探工区规模的日益庞大,造成多分量地震数据的各向异性叠前时间偏移算法耗时巨大。目前常用CPU集群方式并行加速该类算法,而集群方法必将导致节点间通信时耗增大;同时受限于CPU结构特点,只能通过扩大集群规模提高加速比。针对上述问题,提出一种基于CPU与GPU协同并行的多分量地震数据各向异性叠前时间偏移算法,利用OpenMP和CUDA实现CPU与多个GPU的协同并行,使用内存映射方法降低I/O耗费;并根据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,分割成像空间以节省算法内存消耗,每次只计算与开启的GPU个数相同条数的主测线,主测线内部采用一个GPU线程对应一道地震数据的偏移计算方法,以充分利用GPU计算能力。应用约29G的实际工区多分量地震数据分别比较不同个数GPU协同CPU并行的加速比,得知使用6个GPU协同CPU对实际纵波及转换波数据进行并行偏移处理时,加速比分别达到444和449。     

CPU+GPU异构系统在油田地震勘探领域的应用

油田地震勘探数据处理偏移成为准确成像的重要手段,而基于全三维波动方程的逆时偏移成为偏移的主流技术,相应带来对高性能计算的巨大需求,青海油田勘探开发研究院引进基于CPU+GPU异构系统运行GeoEast-Lightning逆时叠前深度偏移软件,以满足油气勘探复杂程度对巨大的计算量和地震成像技术的需求。     

基于CPU+GPU联合计算真地表叠前时间偏移实用化研究

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、基于CUDA的超大规模线程成像域并行以及联合CPU计算的多线程成像域并行技术对算法进行了移植及优化。利用大规模测试数据集进行了计算效率测试,测试结果验证了多级并行联合计算架构以及分别针对CPU和GPU平台的算法优化技术能够极大地提高偏移处理效率。     

共炮域波动方程叠前深度偏移技术在委内瑞拉探区的应用

委内瑞拉探区为盐丘、刺穿、逆冲构造发育的复杂构造区，共炮域波动方程叠前深度偏移技术被认为是复杂构造区地震偏移成像的一个重要而有效的工具，该技术主要分为两步：第一步利用单程波波动方程，分别从炮点和检波点对波场进行向下延拓；第二步为成像调整，即在每一个成像点上，对延拓得到的连续的检波点和炮点波场进行相关处理。共炮域波动方程叠前深度偏移技术的不足之处是高频成分损失较多，造成剖面的相干性较强。偏移背景较差。本文分析了共炮域波动方程叠前深度偏移技术的参数试验及存在的问题，认为强相干背景、CPU计算能力、对地震资料的振幅补偿精度要求更高等因素影响该技术的推广使用。文中认为可在偏移耗时可以接受的条件下，尽可能地选择较大输入频率范围，能够改善偏移背景。实例分析表明，在构造复杂地区。叠前。深度偏移成像效果要好于叠前时间偏移，共炮域波动方程叠前深度偏移成像效果要好于Kirchhoff叠前深度偏移。     

共偏移距道集波动方程叠前深度偏移的Green函数法

在基于波动方程的偏移速度分析中，共偏移距道集数据的波动方程叠前深度偏移是十分重要的，因为它能提供地质上可解释的偏移图像（如不同偏移距的共成像点道集）。本文根据共偏多距道集数据的具体物理特性，采用Green函数法实现共偏移距道集数据的波动方程叠前深度偏移。在Green函数算子的具体构造中使用了稳定的Rytov近似计算慢度横向扰动引起的散射波场。用Marmousi模型数据进行了试验，结果表明共偏移距道集波动方程叠前深度偏移Green函数法的偏移结果不仅与常规的利用双平方根算子的共偏移距道集波动方程叠前深度偏移方法的结果相当，而且还能为偏移速度分析提供了不同偏移距的共成像点道集，对野外各种观测系统的适应性也很强。但本文的Green函数法的计算量较常规共偏移距波动方程叠前深度偏移法有明显增加。     

６４位集群计算平台波动方程叠前深度偏移的性能优化

详细介绍了iCluster波动方程叠前深度偏移软件系统所采用的集群并行计算策略,以及在６４位集群计算平台上开展的计算性能优化工作和取得的成果。给出了大量软件优化和性能测试结果,包括波动方程叠前深度偏移处理程序运行分析、MPI并行计算运行分析、不同编译器和编译参数测试对比、不同FFT算法效率测试对比、IA32和IA64平台软件运行效率对比测试及并行加速比测试等结果。以原来基于2.6GHZ Xeon系统上的软件运行效率作为基准,在基于1.4GHz Itanium2的系统上,经过优化的波动方程叠前深度偏移程序其计算性能提高了９倍左右。其性能的提高主要归功于３个因素,即６４位处理器硬件性能的提高、优化编译器的贡献和Intel MKL数学库中DFT程序的贡献。试验和分析表明,对于波动方程叠前深度偏移计算,基于千兆以太网的集群计算机系统可以在较大规模配置下,仍然能保持很高的并行加速比。面对数据规模和计算规模的挑战,向６４位计算平台的迁移是未来几年内地球物理计算的必然发展方向。IA64平台上软件计算性能的优化,既有巨大潜力,又有可观的经济价值。     

基于UNICORE的地震网格计算应用插件

地震网格计算应用插件以油气地震勘探应用网格（SeisGrid）为运行框架，完成网格环境下的地震成像计算。在iCluster叠前深度偏移成像软件系统运行环境、网格计算需求和并行计算模式分析的基础上，提取适合在客户端完成的应用功能及最迫切需要在网格环境运行的计算功能，借助于SeisGrid客户端的强大网络功能和安全机制，研发了面向网格的地震应用插件。地震网格计算应用插件可方便地使用SeisGrid管理的各计算中心的网格计算资源，实现对分布式计算资源的无缝、安全和简单易行的访问，通过网络访问远程网格计算资源和iCluster应用软件资源，完成网格环境下的叠前深度偏移成像计算。     

起伏地表叠前逆时深度偏移与并行实现

本文系统讨论了逆时偏移中常用的波动方程求解方法,并简述了其各自的特点和优势。文中提出用逆时偏移实现基于起伏地表的波动方程叠前深度偏移,理论模型数据的试算结果与单程波方程和Kirchhoff积分方法结果进行对比,展示了逆时偏移的优越性。自行研发的基于CPU/GPU平台的并行软件,推动了逆时偏移算法实用化的运行,在应用中取得了良好效果。     

叠前逆时深度偏移成像的实现与应用

介绍了高阶有限差分求解双程波动方程和完全匹配层吸收边界条件的基本理论原理.根据逆时偏移实用化所面临的技术瓶颈,提出了GPU/CPU异构协同并行方案和震源波场重构存储策略,有效解决了逆时偏移对海量计算和存储的需求.从逆时偏移成像噪声的产生机理出发,根据噪声的传播方向一致特性、大角度特性和低频特性,采用组合压噪流程,建立针对复杂构造成像的实用化叠前逆时深度偏移技术,最大程度地压制偏移噪声、保留有效信号.理论模型测试和实际资料处理表明,该技术能够有效解决复杂地质条件下的地震成像问题,尤其是对盐丘边界和盐下等特殊构造的刻画均有显著效果.     

大规模异构集群上Kirchhoff叠前时间偏移并行算法

当前单个勘探项目的数据量已经超过100TB,PB级规模的项目已经可以预见。为适应地震数据快速增长的趋势以及超大规模异构集群的体系结构特点,提出了多维度成像空间分解算法。根据大规模集群系统有多个并行层次的特征,首先沿炮检距方向分解成像空间,然后再沿Inline方向继续切分,直到成像空间小于计算节点物理内存,最后在二维地表上以面元为单位分解成像空间。该并行算法降低了任务间的耦合性,便于映射到异构集群系统的多个并行层次上,也利于异构处理器间的异步执行。相对于同时期的高性能CPU处理器,GPU版本获得了4.8倍的加速,MIC版本获得了2倍的加速,给出了两类协处理在性能、能耗和可编程性方面的对比分析。在Tianhe-1 1024节点规模下处理实际的地震数据,获得了接近线性的加速比曲线。     

非对称走时叠前时间偏移在青东4东地区的应用

胜利青东4东地区滩海三维横跨潍北凸起、青东凹陷、郯庐断裂带,地下地质情况复杂,构造变化大,第三系地层发育大量的低序级断层,中生界古潜山特征复杂。为了做好该区复杂构造的成像工作,地震资料处理中采用了非对称走时叠前时间偏移方法。该方法走时计算公式中含有水平源像距的多次项以及关于速度的横向导数,能够有效提高走时计算精度,改善复杂条件下的地震波聚焦效果。抽取一条南北向的测线测试了非对称走时方法的有效性;用该方法进行实际资料处理有效改善了中生界古潜山的成像效果,较准确、精细地刻画了层间信息的细节及断层的边界。     

基于起伏地表的合成炮叠前深度偏移

 大量实践表明，基于起伏地表的叠前深度偏移方法要比常规波动方程叠前深度偏移方法的精度高。为了进一步提高叠前深度算法的精度和效率，本文介绍一种基于起伏地表的合成炮叠前深度偏移方法，其基本思路是采用相位编码方法产生合成炮，实现多炮叠前深度偏移，提高了计算效率；用波动方程波场延拓取代浅地表的高程静校正，提高了偏移成像精度。文中给出了基于起伏地表合成炮叠前深度偏移的统一算法和实现步骤。对Marmous模型和山峰形模型的试算及对四川山地实际地震资料处理的结果均表明：本文所述方法运算速度快、成像精度高；只是在合成炮叠前深度偏移剖面上还残留少量由波场合成产生的互相关噪声。