Trabajos de grado: Doctorado y Maestría

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/4503

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Browsing Trabajos de grado: Doctorado y Maestría by Author "Abreo Carrillo, Sergio Alberto"

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    Diseño e implementación de un procesador específico en un fpga para la ejecución del algoritmo de migración 2d de Kirchhoff
    (Universidad Industrial de Santander, 2011) Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ramírez Silva, Ana Beatriz; Agudelo Zambrano, William Mauricio
    Este trabajo de investigación se realizó bajo el convenio de cooperación tecnológica UIS-ICP 005 del 2003 y conto con el apoyo de los grupos de investigación CPS y PETROSÍSMICA. El propósito de esta investigación fue evaluar los FPGAs como una alternativa tecnológica para tratar de solucionar problemas de computación de alto rendimiento. El campo de trabajo fue la industria del petróleo en el área de procesamiento de datos sísmicos. Se abordo la migración sísmica por su gran costo computacional. Durante el desarrollo de esta investigación se elaboro un clúster heterogéneo para simular un entorno de trabajo típico y a partir del estudio del proceso de migración sísmica se construyo un procesador específico que permitiera realizar la migración sísmica 2D pre-apilado en profundidad de Kirchhoff. La elaboración del procesador específico se centró en la metodología de Co-diseño, en la cual se busco solucionar el problema mediante la interacción del mismo con el procesador de propósito general Power PC 440. Para ello fue necesario instalar sobre cada uno de los nodos del clúster un sistema operativo (Linux 5.0), la herramienta de Seismic Unix (SU) y desarrollar un driver. Al final del proceso se pudo contrastar el desempeño y la precisión del nodo FPGA con los demás nodos del clúster. Uno de los aportes más importantes de esta tesis de maestría fue que se pudo determinar el desempeño real de los FPGAs cuando se utilizan para la computación de alto rendimiento y se especificó bajo qué condiciones los FPGAs pueden alcanzar su mayor productividad.
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    Tuning up global optimization techniques to solve the reliability problem in nonlinear geophysical inversions
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Reyes Torres, Óscar Mauricio; Ramírez Silva, Ana Beatriz
    La inversión de datos geofísicos es un proceso que implica la solución de un problema no-lineal, que usualmente esta mal puesto y demanda un elevado costo computacional. Es por ello, que en el estado del arte se han desarrollado diferentes técnicas para tratar de resolver este problema. En este trabajo doctoral, se propone una metodología novedosa en la que el proceso de inversión de datos geofísicos se aborda desde el punto de vista de la optimización; usando una técnica de optimización global (optimización por enjambre de partículas, PSO por su nombre en ingles) en conjunto con una técnica de optimización local (inversión de onda completa, FWI por su nombre en ingles) para tratar de resolver el problema. Además, se propone el uso de la transformada de Hilbert en conjunto con la matriz Hessiana para identificar la calidad de los resultados. La metodología propuesta utiliza arquitecturas de cómputo en paralelo (unidades de procesamiento gráfico, GPU por su nombre en ingles) para reducir el costo computacional de las tres etapas formuladas. La validación de la metodología se hace a través del uso de cuatro modelos geológicos sintéticos de prueba, los cuales se pueden considerar como complejos debido a que contienen variaciones laterales y verticales de velocidad, zonas de falla e intrusiones de alta velocidad (IAV). Los modelos elegidos son: el Marmousi, Canadian foothills, Hess y BP. La metodología propuesta en esta tesis doctoral prueba que es posible usar PSO en conjunto con la FWI para obtener resultados muy buenos en modelos geológicos con IAV menores o iguales al 6% del area de interés presentando dificultades para IAV mayores al 20%. Además, la información ofrecida por la transformada de Hilbert permitió identificar cuando el proceso de inversión estaba avanzando correcta o incorrectamente.