Desenvolvimento e análise de desempenho de algoritmo para modelagem sísmica utilizando método da esfera
Resumo
A modelagem sísmica é amplamente usada na exploração de petróleo e gás para gerar imagens da subsuperfície. Apesar de eficaz, exige alto poder computacional. Este trabalho propõe um método mais eficiente, reduzindo tempo de execução e uso de recursos. A técnica tradicional resolve a equação da onda em todo o domínio, o que gera alto custo. A proposta limita a simulação a um volume esférico ao redor da fonte sísmica, definido pelo raio de propagação. O algoritmo foi desenvolvido com essa geometria e testado em diferentes cenários. Os resultados mostram redução significativa no tempo de execução em comparação ao método tradicional.Referências
Abdelkhalek, R., Calandra, H., Coulaud, O., Latu, G., and Roman, J. (2012). Fast seismic modeling and reverse time migration on a graphics processing unit cluster. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 24(7):739–750.
Fernandes, J. B., Oliveira, A. D., Silva, M. C., Santos-da Silva, F. H., Rodrigues, V. H., Schneider, K. A., Bianchini, C. P., de Araujo, J. M., Barros, T., Assis, Í. A., et al. (2025). Mamute: high-performance computing for geophysical methods. arXiv preprint arXiv:2502.12350.
Kearey, P., Brooks, M., and Hill, I. (2013). An introduction to geophysical exploration. John Wiley & Sons.
Nogueira, P., Leite, V., and Porsani, M. J. (2020). A wavefield domain dynamic approach: application in reverse time migration. Journal of Applied Geophysics, 177:104036.
Nogueira, P. and Porsani, M. J. (2021). 3d reverse time migration using a wavefield domain dynamic approach. Journal of Applied Geophysics, 190:104345.
Witte, P. A., Louboutin, M., Luporini, F., Gorman, G. J., and Herrmann, F. J. (2019). Compressive least-squares migration with on-the-fly fourier transforms. Geophysics, 84(5):R655–R672.
Yan, Y., Huang, L., and Yi, L. (2015). Is apache spark scalable to seismic data analytics and computations? In 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pages 2036–2045. IEEE.
Yilmaz, Ö. (2001). Seismic data analysis: Processing, inversion, and interpretation of seismic data. Society of exploration geophysicists.
Fernandes, J. B., Oliveira, A. D., Silva, M. C., Santos-da Silva, F. H., Rodrigues, V. H., Schneider, K. A., Bianchini, C. P., de Araujo, J. M., Barros, T., Assis, Í. A., et al. (2025). Mamute: high-performance computing for geophysical methods. arXiv preprint arXiv:2502.12350.
Kearey, P., Brooks, M., and Hill, I. (2013). An introduction to geophysical exploration. John Wiley & Sons.
Nogueira, P., Leite, V., and Porsani, M. J. (2020). A wavefield domain dynamic approach: application in reverse time migration. Journal of Applied Geophysics, 177:104036.
Nogueira, P. and Porsani, M. J. (2021). 3d reverse time migration using a wavefield domain dynamic approach. Journal of Applied Geophysics, 190:104345.
Witte, P. A., Louboutin, M., Luporini, F., Gorman, G. J., and Herrmann, F. J. (2019). Compressive least-squares migration with on-the-fly fourier transforms. Geophysics, 84(5):R655–R672.
Yan, Y., Huang, L., and Yi, L. (2015). Is apache spark scalable to seismic data analytics and computations? In 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pages 2036–2045. IEEE.
Yilmaz, Ö. (2001). Seismic data analysis: Processing, inversion, and interpretation of seismic data. Society of exploration geophysicists.
Publicado
02/07/2025
Como Citar
SILVA, Bruno V. P.; ALMEIDA, Dayalla M. P.; XAVIER-DE-SOUZA, Samuel; ASSIS, Ítalo A. S..
Desenvolvimento e análise de desempenho de algoritmo para modelagem sísmica utilizando método da esfera. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO NORDESTE (ERAD-NE), 6. , 2025, Natal/RN.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 13-16.
DOI: https://doi.org/10.5753/erad-ne.2025.11759.