张宫, 李宁, 罗超, 武宏亮, 冯庆付

(1.中国石油勘探开发研究院, 北京 100083; 2.北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871)

0 引 言

随着测井技术的发展,测井数据量越来越大,处理方法越来越复杂,这对用于处理数据的计算机和处理软件提出了新的要求。测井数据处理软件以单机为主,处理程序也都为基于CPU的串行程序,在处理信息量较大或算法较为复杂的数据时,处理能力显得不足。虽然计算机的性能在不断地提高,但还是很难满足测井对数据处理速度的要求,尤其是高端测井数据处理,有时处理一口井数据的时间往往达到几十分钟甚至数个小时。

针对上述问题,研究了在单机上利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台,基于GPU高效处理测井数据的方法。CUDA技术是针对GPU的C语言环境之一,利用该技术,能够方便使用GPU处理复杂的计算密集型难题。自CUDA平台推出以来,基于CUDA平台的高性能并行计算就被广泛应用于地球物理勘探领域[1]。在地震勘探领域,CUDA技术已经被应用于解决地震波数值模拟[2]、偏移成像[3]等问题;在测井领域,双侧向测井有限元正演算法中CUDA技术的相关应用已有报导[4],但测井数据处理中还未见有相关应用。本文分析了测井数据处理并行计算的可行性,尝试了在测井数据处理中使用CUDA技术进行加速,并以核磁共振测井T2谱反演处理为例对加速效果进行了分析。

1 测井数据处理过程的并行性

一般的测井数据处理程序包括数据加载、数据计算、数据写回3个步骤。其中数据加载和写回由于需要对硬盘进行读写操作,只能作为串行程序执行,测井数据的并行处理集中在数据计算的环节。……