Статья

Название статьи РЕАЛИЗАЦИЯ ОБРАТНОЙ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ ДЛЯ МИКРОСЕЙСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА НА РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ
Автор И. И. Левин, К. Н. Алексеев
Рубрика РАЗДЕЛ IV. РЕКОНФИГУРИРУЕМЫЕ И НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 08, 2018
Индекс УДК 004.382.2
DOI 10.23683/2311-3103-2018-8-221-230
Аннотация Рассмотрена возможность построения цифровых моделей месторождений углеводородов в режиме реального времени на основании данных «пассивного» микросейсмического мониторинга. Обработка первичной сейсмической информации на многопроцессорных вычислительных системах традиционной архитектуры в режиме реального времени невозможна ввиду большого объема обрабатываемых данных, сложности в организации хранения промежуточных результатов и трудоемкости выполняемых операций. Существует иная парадигма организации вычислительного процесса при решении трудоемких сильносвязанных задач, основанная на синтезе параллельно-конвейерных программ для реконфигурируемых вычислительных систем (РВС). Согласно данному подходу, задача представляется в качестве информационного графа, состоящего из множества вершин - выполняемых операций, и множества дуг, описывающих последовательность передачи данных между вершинами, а также входные и выходные сигналы. Традиционные методы автоматического синтеза вычислительных структур предполагают прямое отображение информационного графа задачи или его части на вычислительное поле РВС, построенное из множества соединенных друг с другом программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Такой подход призван обеспечить максимальную производительность вычислительной системы, используя весь доступный аппаратный ресурс. Однако при решении задач реального времени на РВС традиционными методами производительность вычислительной системы зачастую оказывается выше необходимой, что приводит к перерасходу используемого ресурса РВС, повышенному энергопотреблению и, как следствие, излишней стоимости конечного изделия. В связи с этим была предложена новая методика синтеза параллельно-конвейерных программ для РВС, позволяющая находить минимальный аппаратный ресурс при заданном времени её решения. Согласно новому подходу, информационный граф задачи необходимо преобразовать таким образом, чтобы синтезируемая вычислительная структура обладала требуемой производительностью. Применение новой методики было проиллюстрировано решением основной вычислительно-сложной задачи микросейсмического мониторинга: обратной кинематической задачи сейсморазведки. Была приведена оценка минимальных аппаратных затрат при заданном времени нахождения решения и предложено несколько вариантов конфигураций РВС. Анализ результатов доказал эффективность применения нового подхода по сравнению с традиционными методами, на основании чего предлагается использовать новую методику создания параллельно-конвейерных программ для РВС при решении задач реального времени.

Скачать в PDF

Ключевые слова Микросейсмический мониторинг; обратная кинематическая задача; реконфигурируемые вычислительные системы; ПЛИС; задачи реального времени.
Библиографический список 1. Внедрение и использование цифровых технологий в энергетике исходя из принципов экономической целесообразности и повышения доступности энергетической инфраструктуры и распределенной энергетики. – 2018. – Режим доступа: https://minenergo.gov.ru/node/10877 (дата обращения: 14.11.2018).
2. Гаричев С.Н., Ерёмин Н.А. Технология управления в режиме реального времени: учеб. пособие. – М.: МФТИ, 2015. – Ч. 2. – 312 с.
3. Бетелин В.Б. «Цифровое месторождение» – путь к трудноизвлекаемым запасам углеводородов // Инновации. – 2014. – № 1. – C. 37-38.
4. Шмаков Ф.Д. Методика обработки и интерпретации данных наземного микросейсмического мониторинга ГРП // Технологии сейсморазведки. – 2012. – № 3. – С. 65-72.
5. Алсынбаев К.С., Козлов А.В. Средства распознавания и визуализации разломов и зон техногенной трещиноватости на основе обработки данных микросейсмического мониторинга // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. – 2014. – № 4. – С. 127-134.
6. Гапеев Д.Н., Ерохин Г.Н., Седайкин Р.Д., Строков В.И. Опыт применения микросейсмического мониторинга для контроля заводнения на месторождении Северная Трува // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. – 2015. – № 10. – С. 133-139.
7. Ерохин Г.Н., Алсынбаев К.С., Брыксин В.М., Савеленко В.В., Строков В.И., Козлов А.В., Козлов М.В. Алгоритмы интерпретации и визуализации результатов обработки данных постоянно действующего мониторинга месторождений углеводородов // Марчуковские научные чтения – 2017: Тр. международной научной конференции (г. Новосибирск, 25 июня-14 июля 2017 г.). – Новосибирск: Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 2017. – С. 289-295.
8. Левин И.И. Методы и программно-аппаратные средства параллельных структурно-процедурных вычислений: дисс. … д-ра техн. наук, по специальностям: 05.13.11 “Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей”, 05.13.15 – “Вычислительные машины и системы”. Научные консультанты: академик РАН, д.т.н., проф. Каляев А.В., чл.-корр. РАН, д.т.н., проф. Каляев И.А., дис. совет ТРТУ Д 212.259.05, 2004. – 363 с.
9. Каляев А.В., Левин И.И. Модульно-наращиваемые многопроцессорные системы со структурно-процедурной организацией вычислений. – М.: Изд-во «Янус-К», 2003. – 380 с.
10. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры. – 2-е изд. перераб. и доп. / под общ. ред. И.А. Каляева. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН, 2009. – 344 с.
11. Дордопуло А.И. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А. Семейство многопроцессорных вычислительных систем с динамически перестраиваемой архитектурой // Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы: Материалы научно-технической конференции. – Таганрог, 2007. – С. 11-17.
12. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Дордопуло А.И. Реконфигурируемые вычислительные системы на основе ПЛИС семейства VERTEX-6 // Параллельные вычислительные технологии (ПАВТ’2011): Тр. международной научной конференции. – 2011.
– С. 203-211.
13. Шмаков Ф.Д., Бортников П.Б. Решение обратной кинематической задачи локации источника сейсмического излучения для горизонтально-слоистой среды // Вестник югорского государственного университет. – 2011. – № 3 (22). – С. 107-111.
14. Шмаков Ф.Д. Программный комплекс решения обратных кинематических задач микросейсмического мониторинга // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии.
– 2010. – Т. 8, № 2. – С. 34-42.
15. Глоговский В.М., Лангман С.Л. Свойства решения обратной кинематической задачи сейсморазведки // Технологии сейсморазведки. – 2009. – № 1. – С. 10-17.
16. Дугаров Г.А., Оболенцева И.Р., Чичинина Т.И. Оценка параметров трещиноватой среды по данным об анизотропии скоростей и поглощения сейсмических волн // Технологии сейсморазведки. – 2011. – № 3. – С. 49-59.
17. СибГеофизПрибор. – Режим доступа: http://www.sibgeodevice.ru/ (дата обращения: 25.09.2018).
18. UltraScale FPGA. Product tables and product selection guide. – Режим доступа: https://www.xilinx.com/support/documentation/selection-guides/ultrascale-fpga-product-selection-guide.pdf (дата обращения: 25.09.2018).
19. Performance and Resource Utilization for Floating-point v7.1, 2018. – Режим доступа: https://www.xilinx.com/support/documentation/ip_documentation/ru/floating-point.html (дата обращения: 25.09.2018).
20. Сорокин Д.А., Дордопуло А.И. Методика сокращения аппаратных затрат в сложных системах при решении задач с существенно-переменной интенсивностью потоков данных // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 4 (129). – С. 213-219.
21. РВС «Терциус». – Режим доступа: http://superevm.ru/index.php?page=tertsius (дата обращения: 14.11.2018).

Comments are closed.