CN103543468A - 一种地震正演模拟的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种地震正演模拟的方法，包括：获取地球物理模型及其参数；获取地震正演模型；采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。本申请通过采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算，大大降低了地震正演模拟的计算时间，提高了地震正演模拟的效率，并且实用性强。

Description

一种地震正演模拟的方法和系统

技术领域

本申请涉及油气田勘探和开发的技术领域，特别涉及一种地震正演模拟的方法，以及，一种地震正演模拟的系统。

背景技术

地震正演模拟是对特定的地址、地球物理问题做适当的简化，形成一个简化的数学模型或物理模型，采用数值计算的方法或物理模拟方法获取地震响应的过程，是理解地震波在低下介质中的传播特点，帮助解释观测数据的有效手段。

但是无论采用哪一种计算或者模拟的方法进行地震正演模拟，巨大的计算量使得在波长模拟过程中需要大量的计算资源和较长的计算时间，计算效率十分低下。

因此，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够提供一种地震正演模拟的方法，以提高正演模拟的效率。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种地震正演模拟的方法，以提高正演模拟的效率。

相应的，本申请还提供了一种地震正演模拟的系统，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请公开了一种地震正演模拟的方法，包括：

获取地球物理模型及其参数；

获取地震正演模型；

采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

优选地，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

优选地，所述地层包括多个孔洞体，所述方法还包括：

将所述孔洞体放大对应的倍数。

优选地，地震正演模型包括均匀的速度体模型，所述速度体模型的参数包括：声波速度为1000m/s、震源在模型中心、子波为最小相位Ricker子波。

优选地，所述GPU计算的时间采样间隔为2ms，共计算10000个时间步，炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。

优选地，还包括：

获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积。

本申请还公开了一种地震正演模拟的系统，包括：

地球物理模型获取模块，用于获取地球物理模型及其参数；

地震正演模型获取模块，用于获取地震正演模型；

地震正演模块，用于采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

优选地，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

优选地，所述地层包括多个孔洞体，所述系统还包括：

孔洞体放大模块，用于将所述孔洞体放大对应的倍数。

优选地，地震正演模型包括均匀的速度体模型，所述均匀的速度体模型的参数包括：声波速度为1000m/s、震源在模型中心、子波为最小相位Ricker子波。

优选地，所述GPU计算的时间采样间隔为2ms，共计算10000个时间步，炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。

优选地，还包括：

孔洞体数据获取模块，用于获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积

与背景技术相比，本申请具有以下优点：

本申请通过采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算，大大降低了地震正演模拟的计算时间，提高了地震正演模拟的效率，并且实用性强。

附图说明

图1是本申请的一种地震正演模拟的方法实施例的步骤流程图；

图2是本申请的塔中地质模型的下半部分示意图；

图3是本申请的一个孔洞体放大展示图；

图4是本申请的一个孔洞体放大展示图；

图5是本申请的一个孔洞体放大展示图；

图6是本申请的GPU和CPU在不同网格数目下的加速情况比较示意图；

图7是本申请的地震偏移剖面示意图；

图8是本申请的塔中地球物理模型中各个孔洞的响应面积关系图；

图9是本申请的塔中地球物理模型中各个孔洞的响应峰值关系图；

图10是本申请的一种地震正演模拟的系统实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本申请的一种地震正演模拟的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取地球物理模型及其参数；

为使本领域技术人员更好地理解本申请实施例，在本说明书中，将以塔中地质模型作为地震正演模拟的一种示例进行说明。

该模型总深8.1Km，总宽度为42Km，模型的上半部分的介质比较均一化，声波速度均为4500m/s，密度均为2515kg/m3，模型的上半部分如图2所示。

在本申请的一种优选实施例总，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

其中，塔中地质模型中各个层的声波速度和介质密度如表1所示，层序号中的编号按照0Km偏移距处为例，共分为九层。而其中第三层又在偏移距15km以远部分被分割成6个小薄层。

表1塔中地质模型模型各地层介质参数表

层序号	层中薄层	纵波速度(m/s)	密度(kg/m3)
				1		4500	2515
2		6000	2700
				3	1	5800	2676
	2	6100	2711
					3	6150	2717
	4	5800	2676
					5	5900	2688
	6	5700	2664
				4		6150	2717
5		6200	2722
				6		6250	2728
7		6280	2731
				8		6100	2711
9		6300	2733

在本申请的一种优选实施例中，所述地层包括多个孔洞体，所述方法具体还可以包括如下步骤：

步骤S1，将所述孔洞体放大对应的倍数。

塔中地质模型的第二层和第三层地层分别有数个大小不一、形状各异的孔洞体存在，孔洞体的介质参数也各不相同。

图2所示的地质模型范围比较大，而孔洞体相对较小，观察不方便，为了细致地刻画描述各个孔洞体的各项参数，对原地质模型中孔洞对应的三个区域（偏移距5Km、14Km、32Km左右）分别放大不同的倍数，以便更清晰的展示孔洞体的细节。

需要说明的是，孔洞体放大的倍数可以根据实际情况进行设定，只要能观察孔洞的细节即可，本申请对此不加以限制。

参照图3、图4以及图5，示出了上述三个孔洞体各自的放大展示图。

图3中的围岩速度（纵波速度）为5800m/s（相关密度信息可以对照表1查知），左洞速度均匀，为5000m/s，右侧的孔洞则有介质异动，分为上半部分和下半部分，上半部分和左洞介质相同，下半部分可能由于围岩的充填比较充分，导致速度的偏高，为5700m/s，非常接近围岩的介质参数。两个孔洞均为水平横卧状，比较狭长，具体大小如图3所示。

图4中的围岩速度和图3中的相同，也为5800m/s，孔洞主体的速度为5000m/s，其中夹杂部分参数比较接近围岩的介质，速度为5500m/s。

图5中共有三个区块的孔洞体，其中左上部分孔洞体较小，且接近强反射界面，猜测地震响应可能不能很好地被观察到，右下部分的孔洞联合体比较大，达到了168m*3096m的最大覆盖范围，这部分孔洞体的围岩速度是6000m/s，孔洞部分的介质速度为5600m/s，围岩充填比较充分。

步骤102，获取地震正演模型；

在具体实现中，地震正演模型为均匀的速度体模型，地震正演模型。在计算时，计算时间步长1ms，计算总时长为1s。

步骤103，采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

计算效率的低下是地震正演模拟经常面对的问题，不管是有限差分，抑或是精细积分法，而诸如有限元法等一类的方法模拟速度则更为低下，这极大地影响了正演模拟和实际生产的效率接轨。

考虑塔里木实际勘探中模型一般比较大的情况，为了让精细积分法能够体现更富时效性的生产支持，本申请通过GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器）并行计算加速算法。具体而言，将GPU并行计算算法和精细积分法相结合，可以高速度和高精度地完成计算。

在实际应用中，不同炮点产生的地震波在传输时是相互独立的，因此可根据网格中节点数n将所有炮平均分配到不同的节点中；然后创立n个子线程，一个线程对应一个网格节点；主线程启动n个子线程，使用RFT（reliablefile transfer）将速度模型数据传输到n个节点，并将该节点正演模拟地震波所需x个炮点的位置作为参数传入到对应的节点中，然后等待子线程返回；每个子节点针对自身的x个炮点依次使用精细积分法实现地震正演模拟，得到x个共炮点道集；然后使用RFT将x个共炮点道集返回到用户节点；主线程在所有子线程返回数据后再进行处理。其中，n、x均为正整数。

当然，上述多个线程并行计算的方式只是用作示例，在实施本实施例时，还可以采用其他多个线程并行计算的方式，本申请对此不加以限制。

为了测试精细积分法在GPU并行模式下的计算效率，本申请分别测试精细积分法CPU程序和GPU并行计算程序的效率对比。需要说明的是，以下的测试时间不包括计算参数的输入、介质参数的输入等时间，仅包含内核的计算时间。

测试的硬件环境为：

CPU：Intel Core i7四核CPU；

时钟频率：3.2GHz；

内存：4GB；

GPU：NVIDIA GTX260，24个流多处理器，共192个流处理器，单个流处理器时钟频率1242MHz，显存896MB。

图6示出了不同网格数目下的加速情况比较情况，当网格数为256（16*16）情况的时候，GPU计算时间169ms，CPU计算时间为31.7ms，GPU/CPU计算加速比仅为0.13<1，说明这个时候的GPU并行计算不但没有加速计算，反而减缓了计算的进展。这是因为，此时只使用了GPU中的一个线程块，没有并行优势，并且由于收集炮集数据等步骤，需要在GPU内核和设备间传递数据，因此GPU计算耗时远高于CPU计算的耗时。

随着网格数量的提升，GPU加速的优势才慢慢体现。例如图6中的第二个点，计算网格数量为64*96，计算使用了24个GPU线程块，GPU计算时间192ms，CPU计算时间1560ms，加速比为8.12。图6中的最高点是网格数为1024*1024的情况，GPU计算时间5350ms，CPU计算时间2.25*105ms，此时的加速比是42.1>>1，加速效果显著。而因为硬件的限制，采用的GPU显存太小，在网格数再继续增大的时候，GPU并行程序需要减少中间数据的存储，这样就导致GPU内核和设备间的数据传递次数增加，影响了加速比的上扬。

针对图2中的塔中地球物理模型，应用精细积分法对该模型进行地震正演模拟。模型规模较大，正演模拟通过GPU加速计算，模拟效率大大提高。本次模拟采用GPU加速后的精细积分法，模型规模42Km*8.1Km，网格大小12m*12m，网格数3500*375。

在本申请实施例的一种优选示例中，GPU计算的时间采样间隔2ms，共计算20s（10000个时间步），炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。分别测试精细积分法CPU程序和GPU并行计算程序的运行效率。

将地震正演模拟的数据进行处理，最终得到地震叠后时间偏移剖面，如图7所示（纵坐标为时间轴，单位ms；横坐标为CDP，覆盖整个原始的模型区域）。对比图2，本申请应用精细积分法正演模拟出的塔中地质模型的偏移剖面不仅真实的展示了各个地层的位置和形态，而且真实地再现了模型中的断层和各个孔洞，实用性强。

在本申请的一种优选实施例中，所述方法具体还可以包括如下步骤：

步骤S2，获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积。

如图7所示，该模型中共六个孔洞，其中位于大约30Km处的一个孔洞由于在一个强反射面上，故而地震偏移剖面上几乎无法识别。将其他五个孔洞从左至右按1-5依次编号。分析各个孔洞的原始大小、反射系数以及偏移剖面中各个孔洞的响应面积和响应峰值，得出表2。其中孔洞的面积用计算模型中所占据的网格点数指代；在偏移剖面中设定某一阈值，得出孔洞的响应面积；最后一列是各个孔洞响应的峰值能量。据此，对图中的S*R分别和响应面积、响应峰值作散点图进行分析，得出图8和图9。其中图8显示：孔洞的响应面积和原始大小与反射系数之积呈现良好的线性关系。图9则没有呈现这一关系，在于孔洞4和孔洞5的反射系数太低，从而孔洞的响应峰值受到很大削弱。

表2模型中各个孔洞的参数表

本申请通过采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算，大大降低了地震正演模拟的计算时间，提高了地震正演模拟的效率，并且实用性强。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。

参照图10，示出了本申请的一种地震正演模拟的系统实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

地球物理模型获取模块1001，用于获取地球物理模型及其参数；

地震正演模型获取模块1002，用于获取地震正演模型；

地震正演模块1003，用于采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

在本申请的一种优选实施例中，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

在本申请的一种优选实施例中，所述地层包括多个孔洞体，所述系统具体还可以包括如下模块：

孔洞体放大模块，用于将所述孔洞体放大对应的倍数。

在本申请的一种优选实施例中，地震正演模型包括均匀的速度体模型，所述均匀的速度体模型的参数包括：声波速度为1000m/s、震源在模型中心、子波为最小相位Ricker子波。

在本申请的一种优选实施例中，所述GPU计算的时间采样间隔为2ms，共计算10000个时间步，炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。

在本申请的一种优选实施例中，所述系统具体还可以包括如下模块：

孔洞体数据获取模块，用于获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积。

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对本申请所提供的一种地震正演模拟的方法，以及，一种地震正演模拟的系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (12)

1.一种地震正演模拟的方法，其特征在于，包括：

获取地球物理模型及其参数；

获取地震正演模型；

采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地层包括多个孔洞体，所述方法还包括：

将所述孔洞体放大对应的倍数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，地震正演模型包括均匀的速度体模型，所述速度体模型的参数包括：声波速度为1000m/s、震源在模型中心、子波为最小相位Ricker子波。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GPU计算的时间采样间隔为2ms，共计算10000个时间步，炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积。

7.一种地震正演模拟的系统，其特征在于，包括：

地球物理模型获取模块，用于获取地球物理模型及其参数；

地震正演模型获取模块，用于获取地震正演模型；

地震正演模块，用于采用所述地震正演模型针对所述地球物理模型及其参数进行地震正演模拟；其中，所述地震正演模拟包括多个网格，所述网格采用GPU通过多个并行的线程和精细积分法进行计算。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述地球物理模型包括多个地层，所述地球物理模型的参数包括声波速度和/或密度。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述地层包括多个孔洞体，所述系统还包括：

孔洞体放大模块，用于将所述孔洞体放大对应的倍数。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，地震正演模型包括均匀的速度体模型，所述均匀的速度体模型的参数包括：声波速度为1000m/s、震源在模型中心、子波为最小相位Ricker子波。

11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述GPU计算的时间采样间隔为2ms，共计算10000个时间步，炮间距为120m，道间距为24m，共模拟351炮，每炮500道数据。

12.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：

孔洞体数据获取模块，用于获取所述孔洞体的面积、反射系数、响应面积和/或响应峰值；

其中，所述面积为所述孔洞体中所占据的网格的点数；

所述响应面积为在偏移剖面中超过预置阈值的面积。

Images