時移地震數(shù)據(jù)互均化處理并行算法研究.pdf

1、隨著油氣勘探目標(biāo)越來越復(fù)雜,人們正逐步加深對地震資料處理重要性的認(rèn)識,并愈加迫切地需要高精度勘探技術(shù)。并行處理技術(shù)日益得到石油地球物理界的廣泛關(guān)注,如何快速高效地并行處理大規(guī)模地震數(shù)據(jù)這一個問題已經(jīng)成為急需解決的重大課題之一。本文中利用CUDA平臺來實現(xiàn)計算復(fù)雜度較大的大數(shù)據(jù)量的處理;利用云計算平臺Hadoop對大規(guī)模的地震數(shù)據(jù)進行處理;并將Hadoop DB技術(shù)應(yīng)用到時移地震數(shù)據(jù)處理中,來處理一些相對關(guān)系比較復(fù)雜的地震數(shù)據(jù)。
　

2、　近年來,GPU繪制流水線的高速度和并行性以及可編程功能,使其在通用計算領(lǐng)域的應(yīng)用有著巨大的潛力。本文利用GPU并行計算技術(shù)實現(xiàn)對時移地震數(shù)據(jù)的相位校正和振幅校正中任務(wù)繁重的計算進行并行化處理。實驗結(jié)果表明基于GPU的并行計算提高該算法的運算效率,并且該方法可以應(yīng)用于多種時移地震數(shù)據(jù)互均化校正算法。
　　云計算是一種高效處理數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的計算模式,Hadoop平臺是基于MapRecuce編程模型的云計算軟件平臺。本文基于Hado

3、op來實現(xiàn)時延校正和匹配校正的并行算法,將大數(shù)據(jù)集分成小數(shù)據(jù)集,分配到異構(gòu)的計算機集群上,有效的實現(xiàn)了大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的并行處理。實驗結(jié)果表明基于Hadoop的并行算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時具有明顯的優(yōu)勢。
　　Hadoop DB是集高吞吐、大并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲和分析計算與一體的技術(shù),它在Hadoop的基礎(chǔ)上進行了改進并使用了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù),是一種混合型的海量數(shù)據(jù)存儲計算技術(shù)。本文將Hadoop DB技術(shù)應(yīng)用到時移地震數(shù)據(jù)互均化