[发明专利]一种基于多流优化的GPU逆时偏移方法及系统

权利要求书

1.一种基于多流优化的GPU逆时偏移方法，其特征在于，它是由以下过程实现：

S1、获取地震数据；

S2、对地震数据进行逆时成像处理，并对处理过程中的数据加载核函数、子波反传核函数和数据反传核函数采用一级并发计算方式进行计算；

S3、对地震数据进行逆时成像处理，并对处理过程中的成像条件核函数以及噪音滤波核函数采用二级并发计算方式进行计算；

S4、根据S2和S3的计算结果获得成像结果，生成成像剖面；

步骤S2具体包括：

S21、采用OpenMP产生多个CPU线程；

S22、将产生的每一个CPU线程通过CUDA流对应到相应的数据加载核函数、子波反传核函数和数据反传核函数；

步骤S3具体包括：

S31、采用区域分解方法将计算区域分解到多个流中；

S32、多流同时执行区域分解处理完后的成像条件核函数。

2.根据权利要求1所述的一种基于多流优化的GPU逆时偏移方法，其特征在于，所述S1中获取地震数据的具体过程为：将野外采集的原始地震数据进行预处理，获得高信噪比共炮点道集数据和对应的地下介质速度模型数据。

3.一种基于多流优化的GPU逆时偏移系统，其特征在于，它包括：

数据获取模块(1)，用于获取地震数据；

一级并发计算模块(2)，用于对地震数据进行逆时成像处理，并对处理过程中的数据加载核函数、子波反传核函数和数据反传核函数采用一级并发计算方式进行计算

二级并发计算模块(3)，用于对地震数据进行逆时成像处理，并对处理过程中的成像条件核函数以及噪音滤波核函数采用二级并发计算方式进行计算；

偏移结果生成模块(4)，用于根据一级并发计算和二级并发计算的计算结果获得成像结果，生成成像剖面；

所述一级并发计算模块(2)包括：

线程生成模块，用于采用OpenMP产生多个CPU线程；

函数对应模块，用于将产生的每一个CPU线程通过CUDA流对应到相应的数据加载核函数、子波反传核函数和数据反传核函数；

所述二级并发计算模块(3)包括：

区域分解模块，用于采用区域分解方法将计算区域分解到多个流中；

并发计算模块，多流同时执行区域分解处理完后的成像条件核函数。

4.根据权利要求3所述的一种基于多流优化的GPU逆时偏移系统，其特征在于，所述数据获取模块(1)中获取地震数据的具体过程为：将野外采集的原始地震数据进行预处理，获得高信噪比共炮点道集数据和对应的地下介质速度模型数据。