论文摘要
利用重力梯度数据进行密度反演一直是重力勘探中的研究热点。然而大规模数据的反演中不仅存在着多解性和纵向分辨率低等不足,而且大量时间与内存的消耗也严重制约了计算效率。针对这些问题,本文利用多分量联合、先验信息约束等手段改进了重加权聚焦反演与相关成像反演;分析了两种方法在反演效果、数值计算效率与规模上的特点,提出一种MPI-Open MP-CUDA多级混合并行反演方法以综合二者的优势。理论模型与文顿盐丘数据试验证明,改进的反演方法能够有效计算目标体的密度分布;当数据量为100×100×20时,混合并行算法的加速比可达140以上;在性能分析中,提出了一种仅利用并行程序运行时间分析可扩展性的方法,说明混编算法能够处理大规模位场数据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 侯振隆,黄大年,王恩德,程浩
关键词: 重力梯度数据,密度反演,混合并行反演
来源: Applied Geophysics 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室资源与土木工程学院,吉林大学地球探测科学与技术学院
基金: support by the China Postdoctoral Science Foundation(2017M621151),Northeastern University Postdoctoral Science Foundation(20180313),the Fundamental Research Funds for Central Universities(N180104020),NSFCShandong Joint Fund of the National Natural Science Foundation of China(U1806208)
分类号: P631.1
页码: 141-152+252
总页数: 13
文件大小: 1324K
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