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在地震数据处理领域中,随着处理内容和算法复杂度的不断增加,这为计算技术带来了巨大挑战。并行处理技术日益引起石油地球物理界的广泛关注,如何快速高效地并行处理大规模地震数据这一问题已成为亟待解决的重大课题之一。随着新近发展的图形处理器通用计算技术日趋实用成型,因此,本文基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台,针对大规模地震数据处理模块中的两个重要处理流程:叠前偏移和相干体并行处理技术,分别研究其高效并行处理技术和并行算法。为了解决复杂地质构造成像问题,同时提高地震资料信噪比和分辨率,本文研究了Kirchhoff叠前地震偏移,它包括Kirchhoff叠前深度偏移和Kirchhoff叠前时间偏移两个内容。由于Kirchhoff叠前偏移是地震数据处理中最耗时的模块之一,为加快地震数据计算和显示速度,针对CUDA平台多处理器流水线特性,我们首先对传统Kirchhoff叠前深度偏移算法在CUDA平台上进行了重新设计,包括计算地面点对应射线旅行时的并行算法和成像处理的并行算法;然后改进了传统Kirchhoff叠前时间偏移算法,包括基于CUDA的Kirchhoff叠前时间偏移算法,基于CUDA的纵波波动方程算法和GPU与CPU间的通信算法3个子算法。通过实验结果表明,我们提出的基于CUDA平台计算地震数据的并行算法的确能带来性能上的提升。另外,对于相干体处理技术,传统的计算方法需要较长的运行时间。为缩短解释周期,本文提出了基于CUDA平台的单侧旋转算法,改进了相干体C3算法中的矩阵特征值计算。通过在Intel Core2Due CPU和NVIDIA GeForce 8800 GT显卡的PC上进行测试实验,在不丧失地震成像精度的情况下,基于CUDA平台的相干体C3算法处理速度得到8倍以上的提升。本文的研究表明,基于CUDA平台处理地震数据,对提高大规模地震数据处理与显示的实时性具有一定意义。