Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/24811 |
Resumo: | O método sísmico é amplamente utilizado na exploração de óleo e gás. Utilizando técnicas de processamento e tomografia, consegue-se gerar modelos de velocidade capazes de gerar boas imagens de subsuperfície. Com a expansão das fronteiras exploratórias, necessita-se de modelos com maior resolução para imagear zonas de geologia complexa. A inversão FWI é uma técnica que consegue gerar modelos de alta resolução, sendo atualmente amplamente empregada na etapa de imageamento sísmico. Por ser um método iterativo, a solução depende da qualidade do modelo inicial e da convergência do método de otimização. A inversão FWI é uma técnica que exige alto tempo de computação e memória, em meio a este contexto, o trabalho desenvolve estratégias para otimizar o tempo computacional utilizando placas gráficas (GPUs). Devido à alta complexidade que as interfaces de paralelização podem oferecer, optou-se por utilizar o OpenACC, um modelo de programação baseado em diretivas para paralelizar as regiões mais custosas nos códigos de modelagem e inversão. Logo, são paralelizados os códigos de modelagens acústica, elástica e da inversão FWI. Os resultados são gerados utilizando os modelos de Marmousi e o modelo de Búzios. Estes mostram ganho de performance considerável, dando liberdade de se utilizar altas ordens de diferença finita sem perda de tempo de máquina. Também é mostrado que há ganhos de performance de até 37x para a quarta ordem no caso elástico. Os tempos de execução na geração dos dados sintéticos observados e da inversão FWI utilizando a GPU são medidos e comparados com as demais configurações, com estes valores sendo consideravelmente menores que os valores estimados utilizando arquiteturas em CPU. A inversão FWI foi capaz de recuperar feições geológicas que não eram visíveis no modelo inicial para o modelo de Marmousi, aumentando a resolução do modelo final. Para o modelo de Búzios, bons resultados são mostrados. Mesmo com o algoritmo de inversão não convergindo como no modelo de Marmousi, o modelo de velocidade recuperado mostra a maioria das feições complexas presentes no modelo real. As imagens finais migradas também de ambos os modelos mostram um melhor imageamento das estruturas geológicas, apresentando horizontes sísmicos mais contínuos e uma maior definição e detalhe destas estruturas em ambos os modelos. |
id |
UFF-2_2154068289c4f731a0519bf0f0b0e805 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:app.uff.br:1/24811 |
network_acronym_str |
UFF-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
repository_id_str |
2120 |
spelling |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACCInversão do campo de onda completoProgramção de alta performanceInversão sísmicaProgramação paralelaGeociênciasFull waveform inversionHigh performance computingSeismic inversionParallel programmingO método sísmico é amplamente utilizado na exploração de óleo e gás. Utilizando técnicas de processamento e tomografia, consegue-se gerar modelos de velocidade capazes de gerar boas imagens de subsuperfície. Com a expansão das fronteiras exploratórias, necessita-se de modelos com maior resolução para imagear zonas de geologia complexa. A inversão FWI é uma técnica que consegue gerar modelos de alta resolução, sendo atualmente amplamente empregada na etapa de imageamento sísmico. Por ser um método iterativo, a solução depende da qualidade do modelo inicial e da convergência do método de otimização. A inversão FWI é uma técnica que exige alto tempo de computação e memória, em meio a este contexto, o trabalho desenvolve estratégias para otimizar o tempo computacional utilizando placas gráficas (GPUs). Devido à alta complexidade que as interfaces de paralelização podem oferecer, optou-se por utilizar o OpenACC, um modelo de programação baseado em diretivas para paralelizar as regiões mais custosas nos códigos de modelagem e inversão. Logo, são paralelizados os códigos de modelagens acústica, elástica e da inversão FWI. Os resultados são gerados utilizando os modelos de Marmousi e o modelo de Búzios. Estes mostram ganho de performance considerável, dando liberdade de se utilizar altas ordens de diferença finita sem perda de tempo de máquina. Também é mostrado que há ganhos de performance de até 37x para a quarta ordem no caso elástico. Os tempos de execução na geração dos dados sintéticos observados e da inversão FWI utilizando a GPU são medidos e comparados com as demais configurações, com estes valores sendo consideravelmente menores que os valores estimados utilizando arquiteturas em CPU. A inversão FWI foi capaz de recuperar feições geológicas que não eram visíveis no modelo inicial para o modelo de Marmousi, aumentando a resolução do modelo final. Para o modelo de Búzios, bons resultados são mostrados. Mesmo com o algoritmo de inversão não convergindo como no modelo de Marmousi, o modelo de velocidade recuperado mostra a maioria das feições complexas presentes no modelo real. As imagens finais migradas também de ambos os modelos mostram um melhor imageamento das estruturas geológicas, apresentando horizontes sísmicos mais contínuos e uma maior definição e detalhe destas estruturas em ambos os modelos.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorThe seismic method is widely used in the oil and gas exploration. Using processing techniques and tomography, it is possible to obtain velocity models able to generate good images in a less complex geological setting. With the expansion of the exploratory borders, models with a higher resolution are needed to image zones of complex geology. The full waveform inversion (FWI) is a technique which can generate high resolution models, being highly employed in the seismic imaging stage. However, the full waveform inversion suffers of being a high computation cost technique. Given to the fact of being a iterative method, the solution depends on the quality of the initial guess and the convergence of the optimization method. The full waveform inversion is a technique that demands a high computation time and memory, in this context, the work develops strategies to optimize processing time using graphic processing units (GPUs). Due to the high complexity that the parallel interfaces can offer to the programmer, OpenACC was chosen as a programming model based on directives to parallelize the most computationally costly regions in the modeling and inversion algorithms. Therefore, the work parallelizes the acoustic and elastic modeling and the full waveform inversion codes. The results are generated using the Marmousi and Búzios geologic models. These results show considerable speedup, giving the freedom of choosing a high finite difference order with a low loss of computation time. It also shows that there are speedups of 37x with the fourth order in the elastic case. The execution times in the generation of the observed synthetic data and the full waveform inversion are measured using GPU and compared with the CPU, with these values being considerably lower than the ones estimated. The full waveform inversion was able to recover geologic features that were not visible in the initial guess for the Marmousi model, improving the quality of the velocity model and improving final migrated image. Using the Búzios model, good results are shown. Even though the inversion algorithm does not converge as in the Marmousi model, the velocity model retrieved shows most of the complex features present in the real model. The final migrated images of both models show a better imaging of the geologic structures, presenting more continuous seismic horizons and a better resolution and detail of these structures in both models.120 f.NiteróiSantos, Marco Antonio CetaleDias, Bruno PereiraSantos, Luiz AlbertoMoreira, Roger MatsumotoSantos, Marco Antonio Cetalehttp://lattes.cnpq.br/8219407472018564Dias, Bruno Pereirahttp://lattes.cnpq.br/1372704137097537Santos, Luiz Albertohttp://lattes.cnpq.br/6637367953903988Moreira, Roger Matsumotohttp://lattes.cnpq.br/3403870073253245Karsou, Ammir Ayman2022-03-29T19:51:36Z2022-03-29T19:51:36Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfKARSOU, Ammir Ayman. Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC. 120 f. Dissertação (Mestrado em Dinâmica dos Oceanos e da Terra)-Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020. Orientador: Marco Antonio Cetale Santos.http://app.uff.br/riuff/handle/1/24811Aluno de Mestradohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-03-29T19:51:40Zoai:app.uff.br:1/24811Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202022-03-29T19:51:40Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
title |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
spellingShingle |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC Karsou, Ammir Ayman Inversão do campo de onda completo Programção de alta performance Inversão sísmica Programação paralela Geociências Full waveform inversion High performance computing Seismic inversion Parallel programming |
title_short |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
title_full |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
title_fullStr |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
title_full_unstemmed |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
title_sort |
Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC |
author |
Karsou, Ammir Ayman |
author_facet |
Karsou, Ammir Ayman |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Santos, Marco Antonio Cetale Dias, Bruno Pereira Santos, Luiz Alberto Moreira, Roger Matsumoto Santos, Marco Antonio Cetale http://lattes.cnpq.br/8219407472018564 Dias, Bruno Pereira http://lattes.cnpq.br/1372704137097537 Santos, Luiz Alberto http://lattes.cnpq.br/6637367953903988 Moreira, Roger Matsumoto http://lattes.cnpq.br/3403870073253245 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Karsou, Ammir Ayman |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Inversão do campo de onda completo Programção de alta performance Inversão sísmica Programação paralela Geociências Full waveform inversion High performance computing Seismic inversion Parallel programming |
topic |
Inversão do campo de onda completo Programção de alta performance Inversão sísmica Programação paralela Geociências Full waveform inversion High performance computing Seismic inversion Parallel programming |
description |
O método sísmico é amplamente utilizado na exploração de óleo e gás. Utilizando técnicas de processamento e tomografia, consegue-se gerar modelos de velocidade capazes de gerar boas imagens de subsuperfície. Com a expansão das fronteiras exploratórias, necessita-se de modelos com maior resolução para imagear zonas de geologia complexa. A inversão FWI é uma técnica que consegue gerar modelos de alta resolução, sendo atualmente amplamente empregada na etapa de imageamento sísmico. Por ser um método iterativo, a solução depende da qualidade do modelo inicial e da convergência do método de otimização. A inversão FWI é uma técnica que exige alto tempo de computação e memória, em meio a este contexto, o trabalho desenvolve estratégias para otimizar o tempo computacional utilizando placas gráficas (GPUs). Devido à alta complexidade que as interfaces de paralelização podem oferecer, optou-se por utilizar o OpenACC, um modelo de programação baseado em diretivas para paralelizar as regiões mais custosas nos códigos de modelagem e inversão. Logo, são paralelizados os códigos de modelagens acústica, elástica e da inversão FWI. Os resultados são gerados utilizando os modelos de Marmousi e o modelo de Búzios. Estes mostram ganho de performance considerável, dando liberdade de se utilizar altas ordens de diferença finita sem perda de tempo de máquina. Também é mostrado que há ganhos de performance de até 37x para a quarta ordem no caso elástico. Os tempos de execução na geração dos dados sintéticos observados e da inversão FWI utilizando a GPU são medidos e comparados com as demais configurações, com estes valores sendo consideravelmente menores que os valores estimados utilizando arquiteturas em CPU. A inversão FWI foi capaz de recuperar feições geológicas que não eram visíveis no modelo inicial para o modelo de Marmousi, aumentando a resolução do modelo final. Para o modelo de Búzios, bons resultados são mostrados. Mesmo com o algoritmo de inversão não convergindo como no modelo de Marmousi, o modelo de velocidade recuperado mostra a maioria das feições complexas presentes no modelo real. As imagens finais migradas também de ambos os modelos mostram um melhor imageamento das estruturas geológicas, apresentando horizontes sísmicos mais contínuos e uma maior definição e detalhe destas estruturas em ambos os modelos. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020 2022-03-29T19:51:36Z 2022-03-29T19:51:36Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
KARSOU, Ammir Ayman. Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC. 120 f. Dissertação (Mestrado em Dinâmica dos Oceanos e da Terra)-Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020. Orientador: Marco Antonio Cetale Santos. http://app.uff.br/riuff/handle/1/24811 Aluno de Mestrado |
identifier_str_mv |
KARSOU, Ammir Ayman. Aceleração dos algoritmos de modelagem acústica e elástica e da inversão do campo de onda completo (FWI) em GPU utilizando OpenACC. 120 f. Dissertação (Mestrado em Dinâmica dos Oceanos e da Terra)-Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020. Orientador: Marco Antonio Cetale Santos. Aluno de Mestrado |
url |
http://app.uff.br/riuff/handle/1/24811 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ CC-BY-SA info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ CC-BY-SA |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Niterói |
publisher.none.fl_str_mv |
Niterói |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) instname:Universidade Federal Fluminense (UFF) instacron:UFF |
instname_str |
Universidade Federal Fluminense (UFF) |
instacron_str |
UFF |
institution |
UFF |
reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF) |
repository.mail.fl_str_mv |
riuff@id.uff.br |
_version_ |
1807838846695505920 |