基于GPU的CSAMT三维正演的并行外推多网格法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41474103
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Controlled source audio magnetotelluric (CSAMT) method is a promising geophysical method developed in recent years, which is commonly used for mineral and petroleum exploration, geothermal exploration and other hydrological, engineering geological exploration. Because of its high-efficiency, multigrid method has been gradually applied to the numerical simulation of electromagnetic fields. The project will focus on a GPU-based parallel extrapolation cascadic multigrid (EXCMG) method which is used for three-dimensional CSAMT forward modeling. First, we will derive asymptotic expansions of linear finite element solutions to the coupled equations in terms of the magnetic vector potential and electric scalar potential of the Coulomb gauge. Next we will construct Richardson extrapolation formulas for different nested grids, then combine with the locally refined meth and bi-conjugate gradient method and other techniques. We finally apply EXCMG to three-dimensional CSAMT forward problems with singularities (electric dipole) in complex field. Based on the above results, a GPU-based parallel implementation of the EXCMG algorithm will be developed. High-precision numerical simulation of CSAMT data with hundreds of millions of degrees of freedom can also be implemented rapidly on high performance computing server. Through a large number of numerical simulations, we can analyze and improve the algorithm, which lays the foundation for the further application of the method. The expected results of the project have an important theoretical and practical value for promoting the rapid development of forward and inverse electromagnetic modeling and improving the level of data interpretation for geophysical exploration.
可控源音频大地电磁法(CSAMT)是近年发展起来的、很有前景的地球物理勘探方法之一,在矿产及油气勘探、地热勘查和水文工程地质勘查等领域得到了广泛应用。多重网格法以其高效率正逐步应用到电磁场数值模拟中。本项目拟开展基于GPU的CSAMT三维正演的并行外推瀑布式多网格法(EXCMG)研究。对Coulomb规范下磁矢势和电标势满足的耦合方程组,导出其线性有限元解的渐近展开式,由此构造不同嵌套网格下的Richardson外推公式,结合局部加密等级网格和双共轭梯度法等技巧,将EXCMG法应用到具有奇性(电偶源)的三维、复数域CSAMT正演问题。以此为基础,研究该方法的GPU并行方案,在高性能计算服务器上实现上亿自由度的三维CSAMT法快速、高精度正演。通过典型地电模型测试并改进算法,为方法的进一步应用奠定基础。本项目的研究对促进勘探电磁法正反演的快速发展,提高资料解释水平,具有重要的理论和实际意义。

结项摘要

可控源音频大地电磁法(CSAMT)是近年发展起来的、很有前景的地球物理勘探方法之一,在矿产及油气勘探、地热勘查和水文工程地质勘查等领域得到了广泛应用。..本项目开展基于外推瀑布式多网格法(EXCMG)法的 CSAMT 三维正演研究。本项目成功将EXCMG 法进行推广与改进,应用到具有奇性(电偶源)的三维、复数域CSAMT 正演问题。EXCMG算法与经典迭代求解器对比表明:EXCMG算法收敛速度与问题规模无关,具有更高的效率,且随着问题规模的增加,EXCMG效率优势更加明显。EXCMG方法为三维CSAMT正演的有效方法。通过大量典型模型的计算与分析,测试并改进算法,为后续三维反演的研究奠定基础。..本项目的研究成果可在计算地球物理领域得到广泛的应用,具有重要的理论意义和工程实用价值。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
轴对称地层中高分辨率阵列侧向测井信赖域反演法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘克家;汤井田;杜华坤;蔡志杰
  • 通讯作者:
    蔡志杰
Gravity anomalies of arbitrary 3D polyhedral bodies with horizontal and vertical mass contrasts up to cubic order
水平和垂直质量对比高达立方级的任意 3D 多面体的重力异常
  • DOI:
    10.1190/geo2017-0219.1
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Geophysics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Ren Zhengyong;Zhong Yiyuan;Chen Chaojian;Tang Jingtian;Pan Kejia
  • 通讯作者:
    Pan Kejia
A CCD-ADI method for two-dimensional linear and nonlinear hyperbolic telegraph equations with variable coefficients
二维线性和非线性变系数双曲电报方程的CCD-ADI方法
  • DOI:
    10.1080/00207160.2018.1478415
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Computer Mathematics
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Buyun Chen;Dongdong He;Kejia Pan
  • 通讯作者:
    Kejia Pan
Maximum norm error analysis of an unconditionally stable semi-implicit scheme for multi-dimensional Allen–Cahn equations
多维AllenCahn方程无条件稳定半隐式格式的最大范数误差分析
  • DOI:
    10.1002/num.22333
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Numer Methods Partial Differential Eq.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Dongdong He;Kejia Pan
  • 通讯作者:
    Kejia Pan
庐枞矿集区矾山—将军庙地区AMT三维反演及地质结构解释
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤井田;张林成;王显莹;任政勇;周聪;赵文广;吴明安
  • 通讯作者:
    吴明安

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其他文献

基于CG的外推瀑布式多网格法收敛性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    高等学校计算数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡宏伶;潘克家
  • 通讯作者:
    潘克家
单纯形上校正高斯—勒让德求积公式
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘克家;汤井田
  • 通讯作者:
    汤井田
Parallel-in-time multigrid for space–time finite element approximations of two-dimensional space-fractional diffusion equations
二维空间分数扩散方程的时空有限元近似的时间并行多重网格
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Computers and Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    岳孝强;舒适;徐小文;卜玮平;潘克家
  • 通讯作者:
    潘克家
垂直及倾斜接触面电测深曲线特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    物探化探计算技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤井田;谭洁;潘克家
  • 通讯作者:
    潘克家
基于局部加密等级网格的2.5D 直流电法有限元模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡宏伶;肖骁;潘克家;汤井田
  • 通讯作者:
    汤井田

其他文献

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潘克家的其他基金

极端地质条件下三维大地电磁正反演关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    56 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于矢量有限元和瀑布式多重网格法的大地电磁带地形三维并行正演研究
  • 批准号:
    41874086
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
外推瀑布式多网格法及其在三维地电磁场计算中的应用
  • 批准号:
    41204082
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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