Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Igo Pedro de
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/13004
Resumo: With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version
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This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel versionCom o crescimento do consumo energético em todo o mundo, os reservatórios convencionais, chamados de reservatórios de fácil exploração e produção não estão atendendo a demanda energética mundial. Isso tem levado muitos pesquisadores a desenvolver trabalhos que venham sanar essas carências. Empresas do setor petrolífero tem investido em técnicas que ajudem na localização e perfuração de poços. Uma das técnicas empregadas no processo de exploração de petróleo é a Migração Reversa no Tempo (RTM), do inglês, Reverse Time Migration, que é um método de imageamento sísmico que produz excelente imagem de subsuperfície. É um algoritmo baseado no cálculo da equação de onda. A RTM é considerada uma das técnicas mais avançadas de imageamento sísmico. O valor econômico das reservas de petróleo que requerem RTM para ser localizada é muito alto, isso significa que o desenvolvimento desses algoritmos torna-se um diferencial competitivo para as empresas de processamento sísmico. No entanto, o mesmo requer grande poder computacional que, de alguma forma, ainda prejudica o seu sucesso prático. Assim, o objetivo deste trabalho é explorar a implementação desse algoritmo em arquiteturas não convencionais, especificamente as GPUs, utilizando a plataforma CUDA, fazendo uma análise das dificuldades no desenvolvimento do mesmo, bem como a performance do algoritmo na versão sequencial e paralelaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia do PetróleoUFRNBRPesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de PetróleoReverse Time Migration RTM. GPUs. CUDA. Análise de performanceReverse Time Migration RTM. GPUs. CUDA. Performance AnalysisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICAImplementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALImplementacaoAlgoritmo(RTM)Processamento_Lima_2014.pdfapplication/pdf1338632https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/13004/1/ImplementacaoAlgoritmo%28RTM%29Processamento_Lima_2014.pdf5c21a0cb714155a0e215d803dca007ceMD51TEXTIgoPL_DISSERT.pdf.txtIgoPL_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain152915https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/13004/8/IgoPL_DISSERT.pdf.txt23a7b4b754b58c6b53921ea78af6df3cMD58ImplementacaoAlgoritmo(RTM)Processamento_Lima_2014.pdf.txtImplementacaoAlgoritmo(RTM)Processamento_Lima_2014.pdf.txtExtracted texttext/plain152915https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/13004/10/ImplementacaoAlgoritmo%28RTM%29Processamento_Lima_2014.pdf.txt23a7b4b754b58c6b53921ea78af6df3cMD510THUMBNAILIgoPL_DISSERT.pdf.jpgIgoPL_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3989https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/13004/9/IgoPL_DISSERT.pdf.jpg6f7d538eeb9230848903422fbb430f4bMD59ImplementacaoAlgoritmo(RTM)Processamento_Lima_2014.pdf.jpgImplementacaoAlgoritmo(RTM)Processamento_Lima_2014.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3994https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/13004/11/ImplementacaoAlgoritmo%28RTM%29Processamento_Lima_2014.pdf.jpge428c31de717260b5a575583d93e6d9aMD511123456789/130042019-01-29 15:03:23.3oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/13004Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-01-29T18:03:23Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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