本文選題：礦體化模型 + CUDA��； 參考：《華北水利水電大學》2017年碩士論文

【摘要】：在現(xiàn)代科學研究和工程中,隨著問題的規(guī)模越來越大,對數(shù)據(jù)運算速度的要求越來越高。傳統(tǒng)的串行算法已經不能滿足問題求解的需求,因此研究數(shù)據(jù)的并行運算已越來越重要。利用計算機將所獲得的原始地質資料進行整合,估算資源儲量,已成為現(xiàn)代化礦產勘查工作的一項重要步驟。但是在實際工程中,由于礦床及其圍巖的空間尺度宏大,延展范圍常以千米計,造成礦體數(shù)據(jù)存儲需求與計算效率之間的矛盾問題。近些年來,由于計算機圖形處理器的高速發(fā)展,人們能夠利用GPU進行通用計算,可以較好地提高運算速度。據(jù)此,本文采用GPU并行計算技術來解決這一問題。本論文主要是采用并行算法實現(xiàn)體礦化模型的構建,主要研究內容如下:(1)基于礦山復合場理論,分析了體礦化模型構建過程中的問題,并基于其特點論證了并行計算的可能性;(2)針對體礦化建模過程中的關鍵問題,分析了品位插值技術的串行算法(包括泰森多邊形插值算法和距離冪次反比插值算法),設計了兩種算法的并行計算流程;(3)采用了CUDA并行計算技術,面向三維空間數(shù)據(jù),在GPU上分別實現(xiàn)了泰森多邊形插值算法和距離冪次反比插值算法的并行化,并分析了兩個算法的時間空間復雜度;(4)通過一個工程實例,將工程里的原始鉆孔數(shù)據(jù)的品位屬性作為已知數(shù)據(jù),利用兩種插值算法計算得到規(guī)則的礦體品位屬性,為后期的礦體體繪制作準備,并且針對不同規(guī)模的隨機數(shù)據(jù)測試其算法的運行時間、誤差及加速比,運算結果表明當數(shù)據(jù)規(guī)模比較小的時候,由于內存復制導致訪問延時加大,并行算法并沒有實現(xiàn)有效的加速,但當數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大的時候,加速比不斷變大,加速效果明顯。本文主要對兩種插值算法進行交叉驗證并行算法的可行性,加快體礦化構模,對于進一步算法優(yōu)化和算法自適應采樣點均勻與否的情況是下一步要研究的問題。
[Abstract]:In modern scientific research and engineering, with the increasing scale of the problem, the demand for the speed of data operation becomes higher and higher. The traditional serial algorithm can not meet the demand of solving the problem, so it is more and more important to study the parallel operation of data. It has become an important step for modern mineral exploration to integrate the original geological data and estimate the resources and reserves by computer. However, in practical engineering, because of the large spatial scale of ore deposit and its surrounding rock, the extended range is often measured by kilometer, which results in the contradiction between the storage demand of ore body data and the calculation efficiency. In recent years, due to the rapid development of computer graphics processors, people can use GPU to carry out general computing, which can improve the speed of calculation. Therefore, this paper adopts GPU parallel computing technology to solve this problem. In this paper, the parallel algorithm is used to construct the body mineralization model. The main research contents are as follows: (1) based on the mining complex field theory, the problems in the process of building the body mineralization model are analyzed. Based on its characteristics, the possibility of parallel computing is demonstrated. The serial algorithm of grade interpolation (including Tyson polygon interpolation algorithm and distance power inverse proportional interpolation algorithm) is analyzed, and the parallel computing flow of the two algorithms is designed. The parallel computing technology of CUDA is used to face the 3D spatial data. The parallelization of Tyson polygon interpolation algorithm and distance power inverse proportional interpolation algorithm is realized on GPU, and the time and space complexity of the two algorithms are analyzed. The grade attribute of the original borehole data in the project is taken as the known data, and the regular ore body grade attribute is calculated by using two interpolation algorithms, so as to prepare for the later drawing of the orebody. At the same time, the running time, error and speedup ratio of the algorithm are tested for random data of different scales. The results show that when the data scale is small, the memory replication results in the increase of access delay. The parallel algorithm does not achieve effective acceleration, but when the data scale increases, the speedup ratio becomes larger, and the acceleration effect is obvious. In this paper, the feasibility of the parallel algorithm is cross-validated for the two interpolation algorithms. The further optimization of the algorithm and the homogeneity of the adaptive sampling points are the problems to be studied in the next step.
【學位授予單位】：華北水利水電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P624.7;TP338.6

【參考文獻】

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本文編號：1875266