【摘要】：隨著油氣勘探目標越來越復雜，人們正逐步加深對地震資料處理重要性的認識，并愈加迫切地需要高精度勘探技術。并行處理技術日益得到石油地球物理界的廣泛關注，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HadoopDB技術應用到時移地震數(shù)據(jù)處理中，來處理一些相對關系比較復雜的地震數(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，使其在通用計算領域的應用有著巨大的潛力。本文利用GPU并行計算技術實現(xiàn)對時移地震數(shù)據(jù)的相位校正和振幅校正中任務繁重的計算進行并行化處理。實驗結果表明基于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Hadoop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。 HadoopDB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，它在Hadoop的基礎上進行了改進并使用了關系型數(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。本文將HadoopDB技術應用到時移地震數(shù)據(jù)互均化處理上，將HadoopDB的基本構造和特性與時移地震數(shù)據(jù)互均化處理相結合，提出一種解決方案。 最后我們對論文工作進行了總結，并討論了對進一步工作的展望。
[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.
【學位授予單位】：煙臺大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P631.4;TP338.6

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