Um algoritmo paralelo eficiente de migração reversa no tempo (rtm) 3d com granularidade fina - Assis, Ítalo Augusto Souza de (2015)
O algoritmo de migração reversa no tempo (RTM) tem sido amplamente utilizado na indústria sísmica para gerar imagens do subsolo e, assim, reduzir os riscos de exploração de petróleo e gás. Seu uso em larga escala é devido a sua alta qualidade no imageamento do subsolo. O RTM é também conhecido pelo seu alto custo computacional. Por essa razão, técnicas de computação paralela têm sido utilizadas em suas implementações. Em geral, as abordagens paralelas para o RTM utilizam uma granularidade grossa, dividindo o processamento de um subconjunto de tiros sísmicos entre nós de sistemas distribuí- dos. A abordagem paralela com granularidade grossa para o RTM tem se mostrado bastante eficiente uma vez que o processamento de cada tiro sísmico pode ser realizado de forma independente. Todavia, os nós dos sistemas distribuídos atuais são, em geral, equipamentos com diversos elementos de processamento sob uma arquitetura com memória compartilhada. Assim, o desempenho do algoritmo de RTM pode ser consideravelmente melhorado com a utilização de uma abordagem paralela com granularidade fina para o processamento designado a cada nó. Por essa razão, este trabalho apresenta um algoritmo paralelo eficiente de migração reversa no tempo em 3D com granularidade fina utilizando o padrão OpenMP como modelo de programação. O algoritmo de propagação da onda acústica 3D compõe grande parte do RTM. Foram analisados diferentes balanceamentos de carga a fim de minimizar possíveis perdas de desempenho paralelo nesta fase. Os resultados encontrados serviram como base para a implementação das outras fases do RTM: a retropropagação e a condição de imagem. O algoritmo proposto foi testado com dados sintéticos representando algumas das possíveis estruturas do subsolo. Métricas como speedup e eficiência foram utilizadas para analisar seu desempenho paralelo. As seções migradas mostram que o algoritmo obteve um desempenho satisfatório na identificação das estruturas da subsuperfície. Já as análises de desempenho paralelo explicitam a escalabilidade dos algoritmos alcançando um speedup de 22,46 para a propagação da onda e 16,95 para o RTM, ambos com 24 threads.