Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-22T21:52:17Z
No. of bitstreams: 1
ItaloAugustoSouzaDeAssis_DISSERT.pdf: 2067503 bytes, checksum: 774040a098f0200527ecd35e1ac92443 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-24T00:08:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1
ItaloAugustoSouzaDeAssis_DISSERT.pdf: 2067503 bytes, checksum: 774040a098f0200527ecd35e1ac92443 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-24T00:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ItaloAugustoSouzaDeAssis_DISSERT.pdf: 2067503 bytes, checksum: 774040a098f0200527ecd35e1ac92443 (MD5)
Previous issue date: 2015-01-30 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / O algoritmo de migra??o reversa no tempo (RTM) tem sido amplamente utilizado na
ind?stria s?smica para gerar imagens do subsolo e, assim, reduzir os riscos de explora??o
de petr?leo e g?s. Seu uso em larga escala ? devido a sua alta qualidade no imageamento
do subsolo. O RTM ? tamb?m conhecido pelo seu alto custo computacional. Por essa
raz?o, t?cnicas de computa??o paralela t?m sido utilizadas em suas implementa??es. Em
geral, as abordagens paralelas para o RTM utilizam uma granularidade grossa, dividindo
o processamento de um subconjunto de tiros s?smicos entre n?s de sistemas distribu?-
dos. A abordagem paralela com granularidade grossa para o RTM tem se mostrado bastante
eficiente uma vez que o processamento de cada tiro s?smico pode ser realizado de
forma independente. Todavia, os n?s dos sistemas distribu?dos atuais s?o, em geral, equipamentos
com diversos elementos de processamento sob uma arquitetura com mem?ria
compartilhada. Assim, o desempenho do algoritmo de RTM pode ser consideravelmente
melhorado com a utiliza??o de uma abordagem paralela com granularidade fina para o
processamento designado a cada n?. Por essa raz?o, este trabalho apresenta um algoritmo
paralelo eficiente de migra??o reversa no tempo em 3D com granularidade fina utilizando
o padr?o OpenMP como modelo de programa??o. O algoritmo de propaga??o da onda
ac?stica 3D comp?e grande parte do RTM. Foram analisados diferentes balanceamentos
de carga a fim de minimizar poss?veis perdas de desempenho paralelo nesta fase. Os resultados
encontrados serviram como base para a implementa??o das outras fases do RTM:
a retropropaga??o e a condi??o de imagem. O algoritmo proposto foi testado com dados
sint?ticos representando algumas das poss?veis estruturas do subsolo. M?tricas como
speedup e efici?ncia foram utilizadas para analisar seu desempenho paralelo. As se??es
migradas mostram que o algoritmo obteve um desempenho satisfat?rio na identifica??o
das estruturas da subsuperf?cie. J? as an?lises de desempenho paralelo explicitam a escalabilidade
dos algoritmos alcan?ando um speedup de 22,46 para a propaga??o da onda e
16,95 para o RTM, ambos com 24 threads. / The reverse time migration algorithm (RTM) has been widely used in the seismic
industry to generate images of the underground and thus reduce the risk of oil and gas
exploration. Its widespread use is due to its high quality in underground imaging. The
RTM is also known for its high computational cost. Therefore, parallel computing techniques
have been used in their implementations. In general, parallel approaches for RTM
use a coarse granularity by distributing the processing of a subset of seismic shots among
nodes of distributed systems. Parallel approaches with coarse granularity for RTM have
been shown to be very efficient since the processing of each seismic shot can be performed
independently. For this reason, RTM algorithm performance can be considerably
improved by using a parallel approach with finer granularity for the processing assigned
to each node. This work presents an efficient parallel algorithm for 3D reverse time migration
with fine granularity using OpenMP. The propagation algorithm of 3D acoustic
wave makes up much of the RTM. Different load balancing were analyzed in order to
minimize possible losses parallel performance at this stage. The results served as a basis
for the implementation of other phases RTM: backpropagation and imaging condition.
The proposed algorithm was tested with synthetic data representing some of the possible
underground structures. Metrics such as speedup and efficiency were used to analyze its
parallel performance. The migrated sections show that the algorithm obtained satisfactory
performance in identifying subsurface structures. As for the parallel performance,
the analysis clearly demonstrate the scalability of the algorithm achieving a speedup of
22.46 for the propagation of the wave and 16.95 for the RTM, both with 24 threads.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/19828 |
| Date | 30 January 2015 |
| Creators | Assis, ?talo Augusto Souza de |
| Contributors | 82838607472, http://lattes.cnpq.br/9892239670106361, Aloise, Daniel, 03553729406, http://lattes.cnpq.br/5093210888872414, Maciel, Ros?ngela Correa, 39339858204, http://lattes.cnpq.br/3815748377917013, Pestana, Reynam da Cruz, 18365566591, http://lattes.cnpq.br/7927685281122435, Souza, Samuel Xavier de |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.003 seconds