本文關(guān)鍵詞：重力全張量梯度數(shù)據(jù)的并行反演算法研究及應(yīng)用

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【摘要】：重力全張量梯度數(shù)據(jù)是一種近年來被廣泛應(yīng)用于資源與地質(zhì)勘探中的高精度數(shù)據(jù),較傳統(tǒng)重力異常數(shù)據(jù)包含更多的信息,且信噪比更高。尤其是隨著對地殼勘探深度的不斷增加,探測難度也在不斷增大,這就要求數(shù)據(jù)的精度和數(shù)據(jù)量都要提高,通過更先進的處理與解釋的方法和手段獲取地下信息。為了能充分地發(fā)揮重力全張量梯度數(shù)據(jù)的精度優(yōu)勢,解決大數(shù)據(jù)量的地球物理反演帶來的計算耗時長、占用計算機內(nèi)存資源等問題,應(yīng)聯(lián)合計算機科學(xué)與地球科學(xué),從利用并行計算的角度進行研究。地球物理反演是通過觀測面上記錄的地球物理場數(shù)據(jù)計算和求解地下地質(zhì)構(gòu)造的一種解釋方法。通過反演,將重力全張量梯度數(shù)據(jù)中包含的物性信息反映出來;對于大規(guī)模的海量數(shù)據(jù),使用并行計算來提高速度、解決內(nèi)存問題,進而實現(xiàn)反演。因此,反演算法的有效性決定了其并行算法的作用。本文基于重力全張量梯度數(shù)據(jù)的反演原理,針對算法中的上述問題,研究并設(shè)計了多種并行算法及程序,取得了理想的結(jié)果。首先從地質(zhì)體產(chǎn)生的重力異常及其梯度數(shù)據(jù)正演原理出發(fā),選擇基于長方體劃分的方式將正演公式離散化,以此作為反演的理論基礎(chǔ)。重加權(quán)聚焦反演和相關(guān)成像反演是用于計算地下密度的兩種常用算法,目前基于這兩種算法的研究通常只使用單一類型的數(shù)據(jù),結(jié)果的空間分辨能力有待提升;計算中存在正演矩陣消耗大量內(nèi)存、反演迭代停止難以控制等問題。本文提出了對重加權(quán)聚焦反演使用全張量、對相關(guān)成像反演使用三分量聯(lián)合的方式,并改進了算法,提高解的唯一性,使改善的密度分布更加接近地下真實情況,包括:先驗密度約束、多分量聯(lián)合反演,使用決定系數(shù)作為迭代停止條件,以及為相關(guān)成像反演重新計算密度變化量和使用深度加權(quán)矩陣等。通過理論模型試驗發(fā)現(xiàn),和其他算法相比,基于重力全張量梯度數(shù)據(jù)的重加權(quán)聚焦反演和基于三分量梯度數(shù)據(jù)的相關(guān)成像反演的空間分辨能力均有所提高,二者在縱向、橫向分辨率上各具優(yōu)勢,能更準(zhǔn)確識別地質(zhì)體邊界并對相鄰地質(zhì)體進行劃分;使用決定系數(shù)后,迭代計算能夠在得到理想結(jié)果后停止,改善了結(jié)果的數(shù)值精度。在實測數(shù)據(jù)試驗中,利用美國文頓鹽丘地區(qū)的航空實測數(shù)據(jù)對算法進行檢驗,反演結(jié)果與其他學(xué)者的研究一致,符合地震、測井資料。以上試驗證明了改進后的兩種反演算法具有良好的可行性和可靠性,均具備一定的抗噪能力。其次,通過對并行計算技術(shù)基礎(chǔ)的研究,闡述了涉及的并行計算機體系結(jié)構(gòu)類型和并行程序設(shè)計模型和編程語言,為并行算法的設(shè)計提供理論參考。消息傳遞接口(MPI)和計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)是兩種目前主流的并行模式,且廣泛應(yīng)用于地球物理反演的并行算法中。現(xiàn)有的重加權(quán)聚焦反演和相關(guān)成像反演并行算法缺少關(guān)于聯(lián)合反演的研究,通常只使用單GPU進行并行計算,使算法的加速能力和處理的數(shù)據(jù)規(guī)模有限。根據(jù)對兩種反演的分析,計算中耗時的部分包括矩陣元素的計算與矩陣-向量乘法,反演中的迭代計算增加了這些耗時部分在總運行時間的比例。在以往的研究及應(yīng)用中,缺少對大規(guī)模正演矩陣引起的內(nèi)存占用、迭代計算中的內(nèi)存優(yōu)化等問題的考慮和程序性能的分析。本文針對上述問題,為重加權(quán)聚焦反演使用MPI實現(xiàn)并行計算,利用多節(jié)點的內(nèi)存優(yōu)勢解決了正演矩陣的內(nèi)存消耗問題,取得了良好的并行效率和可擴展性,最大加速比遠高于100;相關(guān)成像反演算法的計算量較前者小,為其正演矩陣元素選擇即時計算的方式,分別采用基于單GPU和多GPU的CUDA方法進行并行計算,獲得了良好的加速效果,當(dāng)數(shù)據(jù)量為100?100?20時,最快運行時間小于30分鐘,并證明采用多GPU的算法相比單GPU具有更強的加速能力和處理更大數(shù)據(jù)量的能力;并行算法中采用了按行列劃分的方式計算矩陣-向量乘法與矩陣元素,結(jié)合改進的反演算法,可減少不必要的進程間通信開銷或GPU顯存與計算機內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸;在性能測試中,根據(jù)各并行反演算法的特點,分別進行性能指標(biāo)分析和相關(guān)公式推導(dǎo),使分析的準(zhǔn)確性得到提高,同時規(guī)范了分析的方法。為了進一步發(fā)揮計算機性能,使不同的并行算法均能在相應(yīng)的計算機硬件上實現(xiàn)、打破單一模式的并行程序在加速性能上存在的瓶頸,聯(lián)合多種不同的并行方法進行混合編程應(yīng)成為解決海量數(shù)據(jù)反演問題的主要手段。本文選取MPI和CUDA以及開源多處理(Open MP)進行混合編程,對相關(guān)成像反演分別設(shè)計了基于MPI-Open MP、MPI-CUDA和Open MP-CUDA的并行程序,通過性能分析證明了上述混編程序均具有良好的加速能力,混合編程有助于進一步提高處理海量數(shù)據(jù)反演問題的能力;總結(jié)和對比了各并行算法的特點,為以后的研究和應(yīng)用提供了分析依據(jù)。最后,依據(jù)文中反演算法及其并行程序各自的特點,選擇重加權(quán)聚焦反演的MPI程序和相關(guān)成像反演的Open MP-CUDA程序構(gòu)建了混合并行反演系統(tǒng);該混合系統(tǒng)以集群機的圖形處理節(jié)點和普通計算節(jié)點為平臺,能夠自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出與并行計算,可為輸入數(shù)據(jù)智能地選擇反演算法,充分發(fā)揮了高精度數(shù)據(jù)與改進的反演算法的空間分辨率的優(yōu)勢。綜上,本文針對基于重力全張量梯度數(shù)據(jù)的反演算法進行改進,旨在改善密度分布的結(jié)果,提高空間分辨率,為并行計算提供準(zhǔn)確的算法基礎(chǔ);設(shè)計的不同并行算法及程序具有良好的加速能力,能夠解決大規(guī)模數(shù)據(jù)量引起的問題,滿足深部勘探的高精度海量數(shù)據(jù)處理與解釋的需要;經(jīng)測試與分析,驗證了改進的反演算法及其并行程序的有效性,具有理論意義和實際應(yīng)用價值,為未來的研究提供了重要參考依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP338.6

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