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基于大规模地震数据的并行可视化技术研究

作　者: 高芬
导　师: 杜红
学　校: 长江大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 三维地震数据 纹理映射 GPU 并行体可视化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


三维地震勘探已成为当今油气勘探开发的重要技术。三维地震数据场可视化对石油勘探起着重要的作用,它把采集到的数据转换成图形、图像,并通过改变观察角度等方式来展现三维地震数据场的各种特征,这样可以提高油气勘探的效率。以往的三维地震可视化都在超级计算机或专业图形工作站去完成,其造价都比较昂贵,使用起来也不方便,为了充分利用GPU强大的并行计算能力,使工作人员能够在普通PC机上进行地震资料的解释,而不用去购买昂贵的超级计算机或工作站,本文提出了CPU与GPU协同并行体可视化方案一基于大规模地震数据的并行可视化算法。由于直接体可视化技术计算量大、计算时间长,很难进行动态显示,为了实现直接体可视化技术的实际应用,本文采用纹理映射技术来实现三维地震数据体可视化,可以大大提高体显示速度,同时提高图像的生成质量。本文算法的核心思想是首先对原始三维地震数据进行自适应分解,以便分解后的数据可装载到内存和显存,然后对显存中的数据根据GPU的并行处理能力,即GPU中的内核数量,对显存中的数据做自适应二次分解,并将分解后的数据分配给内核同时进行并行计算,最后将计算结果进行融合得到三维地震数据最后的显示结果。本文的主要工作重点如下：(1)大规模三维地震数据的可见性测试算法研究。根据大规模三维地震数据的空间分布特性,对其进行三维空间分解。分解完成后开始可见性测试,空子块的空间跳跃和提前子块截止是以每个子块来进行的操作,可以剔除空子块和被遮挡的子块；而提前不透明度截止是以每个像素来进行的操作,当不透明度达到预先设定的阈值,终止对后面的体素进行绘制。(2)segy格式转gsegy格式。gsegy文件是专门为大数据的三维可视化而产生的,它把大数据文件按照一定的规则重新组织管理,以达到提高各种二维、三维可视化效率的目的。所以本文采用gsegy文件来实现高效的地震数据体三维可视化。与segy文件按道顺序存储的方式不同,gsegy文件采用的是八叉树结构重新组织。八叉树结构(Octree),是一种用于描述三维空间的树状层次数据结构。segy数据结构是一种空间的三维栅格结构,因此segy文件转换成gsegy文件的过程,就是从栅格结构到八叉树结构的转换过程。(3)基于GPU与CPU协同的并行体绘制算法研究。首先对原始三维地震数据进行自适应分解,以便分解后的数据可装载到内存和显存,然后对显存中的数据根据GPU的并行处理能力,即GPU中内核的数量,对显存中的数据做自适应二次分解,并将分解后的数据分配给内核同时进行并行计算。最后将计算结果进行融合得到三维地震数据最后的显示结果。本文分别对数据1—18.4M、数据2—41.6M、数据3—430.6M、数据4—2623.6M、数据5—10200M,五个不同大小的三维地震数据进行了测试,通过对地震数据进行格式转换以及GPU并行加速,数据的加载时间以及程序的运行时间都有了一定的提高,与基于软件的直接体可视化算法及基于硬件的没有可见性测试的体可视化算法相比,本文算法有着明显的优势,该算法的显示速度是基于软件的直接体可视化算法的10倍左右。实验结果表明基于三维纹理映射的并行可视化算法,能够大大提高三维地震数据体的显示速度,提高整个系统的处理效率,为地震人员解释地质构造提供了方便,大大地节约了地震人员的工作时间。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-14
  1.1 研究目的及意义  10
  1.2 国内外研究动态  10-12
  1.3 本文的研究工作及内容安排  12-13
  1.4 本章小结  13-14
第2章 科学计算可视化  14-18
  2.1 可视化的研究背景  14
  2.2 数据处理的基本步骤  14-15
  2.3 数据集结构及特征  15-17
  2.4 可视化的应用领域  17
  2.5 本章小结  17-18
第3章 地震数据的获取与转换  18-26
  3.1 地震数据的获取  18-20
  3.2 地震数据的标准格式：segy  20-21
  3.3 地震数据的转换格式：gsegy  21-25
  3.4 本章小结  25-26
第4章 基于纹理映射的三维可视化算法研究  26-34
  4.1 三维可视化技术的分类  26-27
  4.2 基于纹理映射的可视化算法  27-33
    4.2.1 纹理映射技术  27-28
    4.2.2 基于二维纹理映射的可视化算法  28-30
    4.2.3 基于三维纹理映射的可视化算法  30-33
  4.3 本章小结  33-34
第5章 GPU与CPU协同并行三维可视化算法设计及实现  34-62
  5.1 CUDA  34-43
    5.1.1 CPU+GPU异构并行  35-39
    5.1.2 GPU计算单元  39-41
    5.1.3 CUDA存储器模型  41-43
  5.2 CUDA开发工具的配置  43-47
  5.3 GPU与CPU协同并行可视化算法  47-50
    5.3.1 并行可视化算法的设计  47
    5.3.2 并行可视化算法的实现  47-50
  5.4 实验结果与分析  50-61
    5.4.1 系统运行结果  51-59
    5.4.2 实验结果分析  59-61
  5.5 本章小结  61-62
第6章 全文总结  62-63
致谢  63-64
参考文献  64-67
个人简介  67-68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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