A practical implementation of acoustic full waveform inversion on graphical processing units

Abstract

R ecently, Full Waveform Inversion (FWI) has gained more attention in the exploration geophysics community as a data fitting method that provides high-resolution seismic velocity models. Some of FWI essential components are a cost function to measure the misfit between observed and modeled data, a wave propagator to compute the modeled data and an initial velocity model that is iteratively updated until an acceptable decrease of the cost function is reached.Since FWI is a wave equation based method, the computational costs are elevated. In this paper, it is presented a fast Graphical Processing Unit (GPU) FWI implementation that uses a 2D acoustic wave propagator in time and updates the model using the gradient of the cost function, which is efficiently computed with the adjoint state method. The proposed parallel implementation is tested using the Marmousi velocity model. The performance of the proposed implementation is evaluated using the NVIDIA GeForce GTX 860 GPU and compared to a serial Central Processing Unit (CPU) implementation, in terms of execution time. We also evaluate the GPU occupancy and analyze the memory requirements. Our tests show that the GPU implementation can achieve a speed-up of 26.89 times when compared to its serial CPU implementation. ABSTRACT 6R ecentemente, a inversão de onda completa (FWI, sigla em inglês) ganhou maior atenção na comunidade de exploração geofísica como método de ajuste de dados, que fornece modelos de velocidades sísmicas de alta resolução. Alguns dos componentes essenciais do FWI são uma função de custo para estimar a diferença entre os dados observados e os dados modelados, um propagador do campo de ondas acústicas para os dados modelados e um modelo de velocidade inicial, que é atualizada de forma iterativa.Como o FWI está baseado no método da equação da onda, as exigências computacionais de execução são altas. Neste artigo apresentamos uma implementação rápida do FWI acústico 2D em tempo em uma unidade de processamento gráfico (GPU, sigla em inglês). Esta implementação utiliza um propagador da equação de onda e atualiza o modelo de velocidade, utilizando o gradiente da função objetivo, que é calculada de forma eficiente usando o método do estado adjunto. Proposta de implementação paralela é testada utilizando o modelo de velocidade Marmousi. O desempenho da implementação proposta é avaliada usando uma GeForce GTX 860 e comparada com uma aplicação de série em, um único processador, em termos de tempo de execução. Avaliamos também a quantidade de recursos utilizados pela GPU e analisamos os requisitos de memória. Os testes mostram que a implementação em GPU pode conseguir uma taxa de aceleração de 26.89 vezes quando comparada com uma implementação serial do processador. R ecientemente, la inversión de onda completa (FWI, por sus siglas en inglés) ha ganado una mayor atención en la comunidad de exploración geofísica como un método de ajuste de datos que provee modelos de velocidades sísmicas de gran resolución. Algunos de los componentes esenciales de la FWI cor...

A practical guide of the 2D acoustic full waveform inversion on synthetic land seismic data

“…The discretized version of Equation ( 1) is given in Equation (2). The coefficients for an eighth order precision of the first derivatives are chosen for the staggered grid-centered approach [12].…”

“…Assessment of terrigenous and marine Sourced oils mixtures: Los manueles field, maracaibo basin, Venezuela. CT&F-Ciencia, Tecnología y Futuro, 12 (2), 5…”

“…The Full Waveform Inversion (FWI) is a method aimed at setting geophysical models that can reproduce the observed data [1], [2]. The inverse problem consists in obtaining the parameters of the earth's model by using an optimization algorithm, generally, a method based on gradients [3].…”