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基于GPU的激发极化测井数值模仿

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毕业论文范文题目：基于GPU的激发极化测井数值模仿，论文范文关键词：基于GPU的激发极化测井数值模仿
基于GPU的激发极化测井数值模仿毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在地球物理正反演中，跟着打算精度的始终进步，须要处理的数据也随之增多。利用传统的CPU处理，打算速度已成为一种瓶颈。跟着打算机技巧的发展，并行打算技巧也随之发展，利用GPU协同CPU处理大量数据，已经被广泛的利用到医学、生物、地球物理等范畴。激发极化测井可能断定井旁的盲矿以及断定岩层界面，为正确划分地质剖面提供了有效根据。所以本论文重要着力于以下两个方面的研究：其（此处忽略..）一是在充分懂得并控制GPU的打算构造跟特点后，实现了三维柱坐标系下基于GPU的激发极化测井的有限差分模仿，在并行前提下实现跟优化解大型线性方程组的相干算法，进而开发出高效的并行打算软件；其二是采取已实现的软件，研究激发极化测井的影响因素，比方层厚、井斜、钻井液等对视极化率ηs曲线的影响，为正确阐明测井曲线提供基本性的定量关联跟根据，并为反演打算奠定基本。本次研究过（略..）程中，重要问题在于求解大型稀少线性方程组，所以编写跟优化解方程组的算法长短常关键的，本文在优化并实现这些算法上做了深刻研究。通过研究发明，直接用共轭梯度法求解由差分格局得到的方程组，打算成果不收敛。采取预对称算法（LRS算法）后，打算成果收敛且满意精度请求，而GPU程序比CPU程序履行速度快40倍以上，并跟着网格节点的增多，加速后果更加明显。由此可见，GPU领有的富强（文章此处忽略..）的并行打算才能。为了寻求更快的速度，接着在程序利用了预前提共轭梯度法，并在CPU端获得了很好的后果，其履行速度进步了120倍左右。GPU程序因为求解Mz=r属于递推算法，导致履行速度反而降落，于是用并行轮回约化算法对其进行了修改。成果发明，在网格数据较大的情况下，修改完后的程序大大地进步了GPU端程序的运行，所以该修改是有意思的。然而，同GPU端不采取预前提共轭梯度法的（略..）程序比拟，前者履行速度反而比后者慢，这是因为前者仅有单SM运行，而后者却是多SM运行。因此，在进一步工作中，若能找到合适的并行算法来修改GPU端预前提共轭梯度法，那么差分程序的履行速度将会非常可观。实现软件编写后，树破了8种模型，综合研究了激发极化测井的影响因素。这样做，为野外实际测井抉择更好的电极系以及室内正确阐明测井曲线状况，奠定了很好的基本。

以上为本篇毕业论文范文基于GPU的激发极化测井数值模仿的介绍部分。

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