基于多层次并行算法的共成像点道集抽取

英文篇名：Common Image Gathers Extraction Based on Multi-level Parallel Algorithm
中文刊名：计算机仿真
英文刊名：Computer Simulation
作者：陈辉 ; 孙雷鸣 ; 李录明 ; 罗省贤
英文作者：CHEN Hui1 ; 3 ; SUN Lei-ming2 ; LI Lu-ming3 ; LUO Sheng-xian3 (1.Key Lab of Geomathematics of Sichuan Province ; Chengdu University of Technology ; Chengdu Sichuan 610059 ; China ; 2.Enger Technologer & Services Development & Prospecting Geophysical Co. ; China National Offshore Oil Corporation ; Zhanjiang Guangdong 524057 ; China ; 3.Key Lab.of Earth-exploration and Information Techniques of Education Ministry of China ; Chengdu University of Technology ; Chengdu Sichuan 610059 ; China)
中文关键词：集群 ; 多层次并行计算 ; 叠前深度偏移 ; 共成像点道集
英文关键词：Cluster ; Multi-level parallel computing ; Pre-stack depth migration ; Common image gathers
出版日期：2010-08-15
机构：成都理工大学数学地质四川省高校重点实验室;成都理工大学"地球探测与信息技术"教育部重点实验室;中海油能源发展特普地球物理分公司;
年：2010
期：08
出版单位：计算机仿真

摘要

研究地表区域勘探和开发,应依靠地震偏移成像算法。在地震勘探中,利用叠前深度偏移抽取的共成像点道集为修正偏移速度提供了一种工具,然而庞大的计算量严重影响生产速度。为提高数据处理速度,提出了多层次并行共成点道集抽取算法,在集群节点间利用MPI并行,每个节点内部采用OpenMP并行,从而充分发挥每个节点的运算性能。实验结果表明,基于多层次并行的共成像点道集抽取具有良好的并行加速比和并行效率,有效提高了偏移速度分析的计算效率,为地震资料处理提供了更优的并行策略,并为油气勘探提供有效参考依据。
In seismic exploration,common image gathers extracted by pre-stack depth migration provides a powerful tool for correcting migration velocity,but the huge computation seriously affects its application.Based on data independence of pre-stack depth migration and common image gathers,the paper presents the method of multi-level parallel common image gathers extraction.The method processes in parallel using MPI among cluster nodes,and using OpenMP in every node,thereby developing the operational performance of each nodes.The experimental results show that the method has better parallel speedup and parallel efficiency,improves computational efficiency of migration velocity analysis,provides a better parallel strategy for seismic data processing,and has important significance on actual production.

引文

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