ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ ОТКЛИКА ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОТОКОВЫХ ПРОЦЕССОРОВ
VIEWING RESPONSE DATA OF GEOLOGIC ENVIRONMENT USING STREAMING PROCESSORS

Область техники
Настоящее изобретение относится к области визуализации геологических данных. В частности, оно относится к применению вычислительных устройств на основе потокового процессора для преобразования геологических данных, полученных посредством сейсморазведки, в изображения.
Уровень техники
Визуализация геологических данных
Геологические данные собирают с помощью таких методов сейсморазведки, как метод отраженных волн, ультразвуковой метод, ядерно-магнитный метод и т.п., и подвергают обработке для построения изображения подземных структур. Компьютерная обработка этих данных очень сложна и включает в себя последовательность методов фильтрации (деконволюцию, анализ сейсмических импульсов, статистические методы), миграции (до суммирования и после суммирования с миграцией Кирхгофа, методы волновых уравнений и т.д.) и метода визуализации (см. фиг.1). Эти массивы данных имеют большой объем и требуют сложной обработки, а методы, позволяющие получить более качественные изображения с малым количеством артефактов, обычно наиболее требовательны к времени и памяти компьютера. Такие приложения часто реализуются с помощью параллельного компьютера или сети компьютеров.
Если не принимать во внимание операции ввода и вывода данных, преобразования в конкретные форматы данных и другие задачи типа предварительной и последующей обработки, то можно выделить группу команд, которые выполняют основные вычисления, - назовем эту группу команд базовыми вычислениями. Они обычно включают в себя преобразования Фурье, свертки или некоторые другие типы фильтрации, или же в них могут применяться численное интегрирование или дифференциальный оператор. Если такое применение не имеет ограничений со стороны операций ввода/вывода данных, то повышение скорости базовых вычислений может положительно повлиять на общее использование времени.
Потоковый процессор
Так называемый потоковый процессор применяет определенный набор команд к каждому элементу своего входного потока (входных данных), создавая выходной поток. Этот определенный набор команд, назовем его "ядром", остается неизменным для элементов потока, т.е. ядро можно изменять только на уровне потока. Потоковый процессор также позволяет использовать несколько ядер. Данные ядра используются локально и независимо от обработки других элементов в потоке, и это позволяет потоковому процессору исполнять свое ядро значительно быстрее по сравнению с исполнением аналогичного набора команд центральным процессорным устройством (ЦПУ). Простым примером потокового процессора является (программируемое) графическое процессорное устройство (ГПУ). Другим примером является ячеечный процессор, который можно рассматривать как тесную интеграцию нескольких потоковых процессоров (называемых "синергетическими процессорными элементами" в контексте ячеечного процессора). Аппаратные средства потоковой обработки хорошо подходят для исполнения вышеупомянутого ядра обработки геологических данных.
Сущность изобретения
Предложены способ и соответствующая система для преобразования данных отклика геологической среды в исходные графические данные, которое осуществляется в несколько этапов.
i
Данные отклика геологической среды предварительно обрабатываются по меньшей мере одним ЦПУ, и полученные предварительно обработанные данные отклика геологической среды загружаются по меньшей мере в один потоковый процессор. Затем данные геологического отклика обрабатываются по меньшей мере в одном потоковом процессоре и результаты обработки поступают из упомянутого по меньшей мере одного потокового процессора по меньшей мере в одно ЦПУ. Затем по меньшей мере одно ЦПУ выполняет последующую обработку результатов. По меньшей мере один потоковый процессор выполняет на упомянутых данных отклика геологической среды по меньшей мере одну операцию из деконволюции, коррекции и фильтрации, включающих в себя шумовую фильтрацию, подавление кратных волн, коррекцию нормальных приращений (NMO), коррекцию на сферическое расхождение, сортировку, преобразование временного разреза в глубинный, включающее в себя анализ скоростей, обработку изображения после суммирования, обработку изображения до суммирования и миграцию. Сортировку данных без децимации можно связать с преобразованием временного разреза в глубинный. Предложенные способ и система позволяют осуществлять ручную проверку результатов вычислений после каждого этапа и новую итерацию с меньшей задержкой на критических задачах. Шумовая фильтрация может быть основана на локальных статистических методах и сверхбыстрых вычислениях, и потоковый процессор(ы) можно использовать для сравнения n (n>1) геологических изображений, полученных из n групп исходных геологических данных, полученных в разные моменты времени t (2≤i≤n). Упомянутый по меньшей мере один потоковый процессор является одним из по меньшей мере одного программируемого графического процессорного устройства (ГПУ), группы узлов с ЦПУ, имеющими по меньшей мере одно ядро и по меньшей мере одно ГПУ, ячеечного процессора, процессора, построенного на основе ячеечного процессора, группы узлов ячеечных процессоров, массивно-параллельного компьютера с потоковыми процессорами, соединенными с по меньшей мере одним из его ЦПУ, игрового компьютера и группы игровых компьютеров.
Изобретение подробно охарактеризовано в прилагаемой формуле изобретения.
Краткое описание чертежей
Далее изобретение будет описано со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых
на фиг.1 изображен оптимизированный рабочий поток,
на фиг.2 изображены операции потокового процессора, выполняемые на первом этапе,
на фиг.3 изображен схематически пример двух возможных потоков обработки: традиционных вычислений после суммирования и предложенного рабочего потока до суммирования;
на фиг.4 изображены операции потокового процессора на двух массивах данных (четырехмерная обработка).
Подробное описание предпочтительных вариантов
В дальнейшем будут описаны предпочтительные варианты осуществления изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи.
В основу изобретения положена идея использования одного или более потоковых процессоров (также именуемых как "параллельные вычислительные узлы" 205, 302 405 на чертежах) в совокупности с одним или более ЦПУ, и такой организации применения, при которой ЦПУ обрабатывают входные данные и осуществляют всю подготовку входных потоков для ядер, а также всю последующую обработку выходного потока ядер и вывод в файлы или подобные задачи. Потоковые процессоры активизируются ЦПУ и выполняют базовые вычисления. Примерные архитектуры вычислительных устройств, которые можно использовать для реализации такого применения, включают в себя:
однопроцессорный персональный компьютер с программируемым ГПУ;
многоядерный (многопроцессорный) персональный компьютер с множеством ГПУ;
кластер/сеть узлов с одно- или многопроцессорным ЦПУ и одним или несколькими ГПУ;
персональный компьютер с ячеечным процессором (или процессором на его основе) или кластер узлов ячеечных процессоров;
массивно-параллельный компьютер с потоковыми процессорами, присоединенными к одному или всем его ЦПУ;
игровой компьютер (типа PlayStation компании Sony, GameCube компании Nintendo и т.п.) или кластер игровых компьютеров.
При использовании ЦПУ и потоковых процессоров программные приложения для обработки данных отклика геологической среды можно реализовать таким образом, чтобы потоковые процессоры в качестве сопроцессоров выполняли базовые вычисления. Это позволяет обеспечить более высокую скорость вычислений внутри потоковой парадигмы в таких приложениях с очень высокими требованиями.
На фиг.1 показана простая схема оптимизированного автоматизированного рабочего потока, обрабатываемого потоковым процессором, показанным двойными стрелками. Исходные сейсмические данные 103 (обычно огромного объема - от 500 Мбайт до нескольких Гбайт) используются в качества ввода геологического изображения. Потоковые процессоры могут обрабатывать огромные объемы данных, поэтому не возникает потребность в сжатии данных.
Этап 105 "Шумовая фильтрация и коррекция" соответствует большому количеству математических вычислений, обычно дорогостоящих и не имеющих возможности итерации. При использовании потокового процессора пользователь может контролировать, изменять и снова выполнять итерацию этих операций.
Этап 106 "Сортировка данных" является необходимым этапом; он может быть непосредственно связан с этапом преобразования временного разреза в глубинный (из миллисекунд, времени получения данных, в метры, геологическую единицу) благодаря расширенным вычислительным возможностям потокового процессора.
При этом существует два варианта обработки сейсмического изображения: либо с помощью традиционного процесса 101 визуализации после суммирования, при котором суммирование позволяет осуществить сжатие этого объема данных, либо непосредственно с помощью процесса 102 до суммирования. Считается, что вторая альтернатива обеспечивает гораздо более высокую точность для данных низкого качества (с плохим отношением сигнал-шум, в условиях плохого освещения, сложной геологии), но она требует обработки гораздо большего объема данных (без суммирования данных), и поэтому не всегда возможна при использовании известных методов.
После миграции и преобразования временного разреза в глубинный будет получено изображение геологических данных. Кроме того, появилась возможность осуществления нового этапа. Этим этапом является сравнение полученного изображения с изображением, полученным из того же места, но в другое время 104 (обработка периодических наблюдений). Потоковый процессор действительно позволяет обрабатывать множество массивов данных, вычислений, осуществлять сравнения и распознавание признаков в процессе 107.
На фиг.2 показаны операции 202, выполняемые потоковым процессором 205 на данных 201 на первом этапе предлагаемой автоматической обработки: улучшенный ввод/вывод, улучшенное хранение (за счет уменьшения потребности в децимации куба данных), быстрое преобразование Фурье, быстрые коррекции и фильтрация. Шумовая фильтрация может быть основана как на глобальных, так и локальных статистических методах, а сверхбыстрые вычисления позволяют уделить больше внимания каждой геологической структуре.
Пользователь проверяет результат после каждого этапа 203 и может снова повторить эти операции с меньшей задержкой на критических задачах. Благодаря преимуществам использования потоковых процессоров для быстрой сортировки данных 204 (обычно в сейсмограммах общей глубинной точки) этот этап больше не замедляет скорость рабочего потока.
На фиг.3 изображены операции потокового процессора 302, позволяющие построить соответствующее изображение геологических данных (подавление кратных волн, преобразование временного разреза в глубинный и миграция). В альтернативе 301 миграции после суммирования можно выполнить миграцию методом фазового сдвига, FK-миграцию, FD-миграцию (по конечной разности) как по временному, так и по глубинному разрезу, и по алгоритму Кирхгофа (время-глубина), в то время как альтернатива 303 до суммирования (данные до суммирования содержат гораздо больше ценной информации, но их объем слишком велик для обработки действительными процессорами) включает в себя компенсацию по Кирхгофу, глубинную миграцию (PSTM), метод статистических испытаний волнового поля и временную миграцию (правая сторона фиг.3). Перечисленные методы миграции хорошо известны, но они очень часто являются дорогостоящими.
Предложенный контролируемый пользователем процесс позволяет использовать обе эти альтернативы. Кроме того, можно выполнять немедленные качественные вычисления.
Фиг.4 относится к стратегическим решениям, касающимся мониторинга пластов-коллекторов, и иллюстрирует операции потокового процессора 405, выполняемые на двух массивах данных 401, 402, которые позволяют осуществлять так называемую "четырехмерную обработку" 403. Потоковый процессор позволяет проводить полное сравнение множества трехмерных массивов данных, обращая внимание на любые изменения во времени (миграцию флюидов, изменения давления), а также любой качественный анализ, необходимый для лучшего понимания изображения геологической среды (отношение амплитуда-сдвиг, отношение сигнал-шум, полное сопротивление, NRMS). Этот процесс также позволяет автоматически вычитать неповторяющийся шум и осуществлять распознавание признаков. И в этом случае контролируемый пользователем процесс также позволяет осуществлять итерации для контроля качества 404.
Несмотря на то, что были описаны предпочтительные варианты осуществления изобретения, специалистам будет понятно, что можно использовать и другие варианты, реализующие эти идеи. Эти и другие варианты осуществления изобретения, проиллюстрированные выше, представлены только для примера, а действительный объем изобретения охарактеризован в прилагаемой формуле изобретения.