【摘要】：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(shí)，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(gè)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(tái)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度較大的大數(shù)據(jù)量的處理；利用云計(jì)算平臺(tái)Hadoop對大規(guī)模的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；并將HadoopDB技術(shù)應(yīng)用到時(shí)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)。 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(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用有著巨大的潛力。本文利用GPU并行計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)對時(shí)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(jì)算進(jìn)行并行化處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于GPU的并行計(jì)算提高該算法的運(yùn)算效率，并且該方法可以應(yīng)用于多種時(shí)移地震數(shù)據(jù)互均化校正算法。 云計(jì)算是一種高效處理數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的計(jì)算模式，Hadoop平臺(tái)是基于MapRecuce編程模型的云計(jì)算軟件平臺(tái)。本文基于Hadoop來實(shí)現(xiàn)時(shí)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(jì)算機(jī)集群上，有效的實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的并行處理。實(shí)驗(yàn)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(shí)具有明顯的優(yōu)勢。 HadoopDB是集高吞吐、大并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析計(jì)算與一體的技術(shù)，它在Hadoop的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)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(chǔ)計(jì)算技術(shù)。本文將HadoopDB技術(shù)應(yīng)用到時(shí)移地震數(shù)據(jù)互均化處理上，將HadoopDB的基本構(gòu)造和特性與時(shí)移地震數(shù)據(jù)互均化處理相結(jié)合，提出一種解決方案。 最后我們對論文工作進(jìn)行了總結(jié)，并討論了對進(jìn)一步工作的展望。
[Abstract]:With the increasing complexity of oil and gas exploration targets, people are gradually deepening the understanding of the importance of seismic data processing, and increasingly urgent need for high-precision exploration technology. The technology of parallel processing has been paid more and more attention by the petroleum geophysics. How to process large scale seismic data in parallel quickly and efficiently has become one of the important problems that need to be solved. In this paper, the CUDA platform is used to process large amount of data with large computational complexity; the cloud computing platform Hadoop is used to process large-scale seismic data; and the HadoopDB technology is applied to the processing of time-lapse seismic data. To deal with relatively complex seismic data. In recent years, the high speed, parallelism and programmable function of GPU rendering pipeline make it have great potential in the field of general computing. In this paper, the GPU parallel computing technique is used to parallelize the phase correction and amplitude correction of time-lapse seismic data. The experimental results show that the parallel computation based on GPU can improve the efficiency of the algorithm, and this method can be applied to a variety of time-lapse seismic data mutual equalization correction algorithms. Cloud computing is an efficient computing mode for data-intensive applications. Hadoop platform is a cloud computing software platform based on MapRecuce programming model. In this paper, the parallel algorithm of delay correction and matching correction is implemented based on Hadoop. Big data set is divided into small data sets and assigned to heterogeneous computer clusters, which effectively implements the parallel processing of massive data. The experimental results show that the parallel algorithm based on Hadoop has obvious advantages in dealing with large data sets. HadoopDB is a set of high throughput, large concurrency, mass data storage, analysis and calculation. It improves on Hadoop and uses relational database to save data. It is a hybrid computing technique for mass data storage. In this paper, the HadoopDB technique is applied to the reciprocal equalization of time-lapse seismic data, and a solution is proposed by combining the basic structure and characteristics of HadoopDB with the time-lapse seismic data mutual equalization. Finally, we summarize the work of the paper and discuss the prospects for further work.
【學(xué)位授予單位】：煙臺(tái)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：P631.4;TP338.6

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本文編號(hào)：2243762