本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理方法研究

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【摘要】：隨著傳統(tǒng)一些構(gòu)造簡單的油氣藏逐漸減少,油氣勘探難度日趨提高,主要表現(xiàn)為地層傾角大、儲(chǔ)層埋藏深和介質(zhì)縱橫向速度變化劇烈等,因此,油氣勘探對偏移成像方法的計(jì)算速度與精度的要求也日益增加。目前,疊前逆時(shí)偏移被認(rèn)為是精確獲得復(fù)雜構(gòu)造的內(nèi)部映像最有效的方法,但在整個(gè)偏移成像數(shù)據(jù)處理過程中存在著計(jì)算量和存儲(chǔ)量巨大等問題,導(dǎo)致其難以大規(guī)模的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)。如何降低地震數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和提高計(jì)算效率是油氣勘探偏移成像中重點(diǎn)研究的問題。目前主要采用集群計(jì)算方式實(shí)現(xiàn)地震數(shù)據(jù)的高性能處理,但集群計(jì)算受到資源限制,并且建設(shè)成本高,很難得到廣泛的應(yīng)用。近年來,隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展與成熟,為逆時(shí)偏移提供了一種新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的有效方法。本文分析逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)及應(yīng)用需求,在剖析國內(nèi)外數(shù)據(jù)處理與云計(jì)算等技術(shù)和方法的基礎(chǔ)上,提出一種基于云計(jì)算的逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理方法,提供更加廣泛的高性能計(jì)算應(yīng)用服務(wù)。首先,設(shè)計(jì)基于云計(jì)算的逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理整體架構(gòu)模型,并分析模型中待解決問題；其次,針對這些問題,對云環(huán)境下地震數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)方法、云環(huán)境下數(shù)據(jù)并行處理方法和云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度算法等內(nèi)容展開深入研究,尋求解決方法,為整體模型提供技術(shù)支撐:最后,根據(jù)地震資料偏移成像業(yè)務(wù)需求,研發(fā)逆時(shí)偏移成像系統(tǒng),將其應(yīng)用到云環(huán)境中提供服務(wù)。主要研究內(nèi)容如下：1、提出云環(huán)境下逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理的整體架構(gòu)模型C-RTMDPM針對逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)和應(yīng)用需求以及存在問題展開研究,重點(diǎn)研究云計(jì)算架構(gòu)及其數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù),設(shè)計(jì)云環(huán)境下逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理流程:提出一種適合云環(huán)境下逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理整體架構(gòu)模型(C-RTMDPM),詳細(xì)描述模型中各層次的功能和待解決的問題;通過引入云環(huán)境下分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算和任務(wù)調(diào)度等相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)對逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)高效的存儲(chǔ)和處理,為逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理提供新的方法。2、重點(diǎn)研究C-RTMDPM中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和任務(wù)調(diào)度方法首先,研究云環(huán)境下地震數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法。通過對地震數(shù)據(jù)的存取特點(diǎn)分析,引入分布式云存儲(chǔ)思想,從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分配策略和節(jié)點(diǎn)選擇機(jī)制等多方面考慮,設(shè)計(jì)云環(huán)境下地震數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)模型：并在模型基礎(chǔ)上對地震數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)策略展開深入研究,設(shè)計(jì)基于節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)選擇的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法,實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下地震數(shù)據(jù)的高效存取。其次,研究云環(huán)境下逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)的并行處理方法。通過對逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)并行處理特點(diǎn)分析,根出逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)分布式式處理流程和基于粒度劃分的并行數(shù)據(jù)處理方法；利用GPU計(jì)算優(yōu)勢,設(shè)計(jì)基于CPU/GPU協(xié)同逆時(shí)偏移計(jì)算和多GPU卡聯(lián)合計(jì)算的工作模式；結(jié)合云計(jì)算MapReduce編程模型,提出一種云環(huán)境下GPU-MapReduce并行計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下多GPU節(jié)點(diǎn)間協(xié)同并行工作的高效數(shù)據(jù)處理機(jī)制。最后,研究云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略。通過分析目前常用任務(wù)調(diào)度算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用范圍,重點(diǎn)研究遺傳算法和蟻群算法,結(jié)合逆時(shí)偏移計(jì)算中大規(guī)模任務(wù)調(diào)度需求,提出一種適合云環(huán)境下的遺傳-蟻群混合優(yōu)化算法的任務(wù)調(diào)度策略。該策略融合遺傳算法和蟻群算法雙重優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)云計(jì)算任務(wù)調(diào)度的高效執(zhí)行,同時(shí)在系統(tǒng)負(fù)載均衡方面也有較好的性能。3、云環(huán)境下逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理方法實(shí)證分析基于云計(jì)算的逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理方法,結(jié)合數(shù)據(jù)分布式云存取模型、數(shù)據(jù)并行處理方法和任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略等研究成果,開發(fā)疊前逆時(shí)偏移成像系統(tǒng),為逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理提供可視化界面,并將系統(tǒng)應(yīng)用到云環(huán)境中。通過實(shí)驗(yàn)表明,系統(tǒng)利用多節(jié)點(diǎn)并行處理,不會(huì)影響成像精度,能夠提高偏移成像的計(jì)算效率。研究結(jié)果表明,本文提出的基于云計(jì)算的逆時(shí)偏移數(shù)據(jù)處理方法能夠較好的解決當(dāng)前地震數(shù)據(jù)處理存在的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算問題,同時(shí)對處理其他地震資料應(yīng)用提供了高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和高性能計(jì)算服務(wù)。
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.4;P618.13

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