Comparative analysis of matching pursuit algorithms for Kirchhoff migration on compressed data

• Fajardo, Carlos A. ^[1] ; Sánchez, Fabián ^[1] ; Ramirez, Ana B. ^[1]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander

     Universidad Industrial de Santander

     Colombia

     
• Localización: CT&F - Ciencia, tecnología y futuro, ISSN-e 0122-5383, Vol. 11, Nº. 1, 2021, págs. 47-53
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis comparativo del uso de algoritmos matching pursuit para la migración sísmica sobre datos comprimidos
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• Resumen
  • español

    Actualmente, la cantidad de datos recolectados en un estudio sísmico está en el orden de los cientos de Terabytes. Esta cantidad de datos impone varios retos computacionales, siendo uno de los más importantes el cuello de botella de entrada/salida datos desde/hacia la memoria principal y la memoria del nodo. Este cuello de botella es una consecuencia directa de que la velocidad de acceso a la memoria del disco es miles de veces más lenta que la velocidad de procesamiento de los coprocesadores (e.g. GPUs). Nosotros presentamos una migración especial de Kirchhoff que permite migrar datos comprimidos. Los datos sísmicos se comprimen utilizando tres algoritmos conocidos Matching Pursuit. Nuestro enfoque busca reducir el número de accesos de memoria requeridos por el operador de Kirchhoff. El enfoque requiere agregar más operaciones matemáticas a la migración tradicional de Kirchhoff. De esta manera, cambiamos las operaciones lentas (acceso a la memoria) por operaciones rápidas (operaciones matemáticas). Los resultados experimentales demuestran que el método propuestopreserva significativamente los atributos sísmicos de la imagen para una relación de compresión de hasta 20:1.

  • English

    Currently, the amount of recorded data in a seismic survey is in the order of hundreds of Terabytes. The processing of such amount of data implies significant computational challenges. One of them is the I/O bottleneck between the main memory and the node memory. This bottleneck results from the fact that the disk memory access speed is thousands-fold slower than the processing speed of the co-processors (eg. GPUs). We propose a special Kirchhoff migration that develops the migration process over compressed data. The seismic data is compressed by using three well-known Matching Pursuit algorithms. Our approach seeks to reduce the number of memory accesses to the disk required by the Kirchhoff operator and to add more mathematical operations to the traditional Kirchhoff migration. Thus, we change slow operations (memory access) for fast operations (math operations). Experimental results show that the proposed method preserves, to a large extent, the seismic attributes of the image for a compression ratio up to 20:1.