Миграция исходных сейсмограмм и моделирование волнового поля конечно-разностным методом с распараллеливанием процесса вычислений на кластере

В связи с возрастающими требованиями сейсморазведки к более детальному изучению глубинного строения Земли, а также переходом к трехмерным наблюдениям необходимы значительные вычислительные ресурсы для обработки данных, особенно с применением таких объемных процедур, как миграция исходных сейсмограмм...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2013
Автори: Верпаховская, А.О., Сидоренко, Г.Д., Пилипенко, В.Н., Пилипенко, Е.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2013
Назва видання:Геоінформатика
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/97923
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Миграция исходных сейсмограмм и моделирование волнового поля конечно-разностным методом с распараллеливанием процесса вычислений на кластере / А.О. Верпаховская, Г.Д. Сидоренко, В.Н. Пилипенко, Е.В. Пилипенко // Геоінформатика. — 2013. — № 3. — С. 47-58. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В связи с возрастающими требованиями сейсморазведки к более детальному изучению глубинного строения Земли, а также переходом к трехмерным наблюдениям необходимы значительные вычислительные ресурсы для обработки данных, особенно с применением таких объемных процедур, как миграция исходных сейсмограмм (до суммы) и моделирование волнового поля. Для увеличения вычислительной мощности компьютера применяют многопроцессорные кластеры. При этом надо разрабатывать специальное программное обеспечение, которое предусматривает распараллеливание процесса вычислений на нескольких процессорах. Предложены алгоритмы конечно-разностной миграции исходных сейсмограмм и моделирование волнового поля с распараллеливанием вычислений на заданном количестве процессоров. Эффективность разработок демонстрируется на модельных и практических примерах.