Evaluación del rendimiento computacional y la ganancia en la compresión al emplear técnicas de codificación aplicadas a trazas sísmicas

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dc.contributor.advisorFajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.advisorReyes Torres, Oscar Mauricio
dc.contributor.authorBoada Quijano, Carlos Arturo
dc.date.accessioned2024-03-03T23:26:19Z
dc.date.available2017
dc.date.available2024-03-03T23:26:19Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017
dc.description.abstractEl presente proyecto se encuentra enmarcado dentro del programa estratégico de investigación titulado “Migración sísmica pre-apilado en profundidad por extrapolación de campos de onda utilizando computación de alto desempeño para datos masivos en zonas complejas”, con el cual se busca aumentar la resolución de las imágenes del subsuelo y reducir el tiempo de cómputo de las aplicaciones sísmicas mediante plataformas alternativas diferentes a las CPU como las GPU y las FPGA. Aumentar la resolución de las imágenes sísmicas implica aumentar la cantidad de datos sísmicos que requieren ser adquiridos y procesados. El uso de algoritmos de compresión de datos sísmicos es cada vez más necesario, pues el volumen de los datos que la industria petrolera requiere procesar actualmente se encuentran en el orden de los cientos de Terabytes. En este proyecto se evaluaron tres algoritmos de codificación de entropía (Huffman, Aritmética y Tunstall), para la compresión de datos sísmicos en un esquema de compresión con pérdidas compuesto por tres etapas: Transformación, Cuantificación y Codificación. Para las dos primeras etapas se usaron transformación DWT (1D, 2D) y cuantificación uniforme. Bajo este esquema se determinó el rendimiento computacional y la relación de compresión para cada uno de los algoritmos. Nuestros resultados evidenciaron que la codificación Huffman ofrece los mejores resultados globales, es decir, este esquema de codificación ofrece una alta relación de compresión y el mejor throughput de descompresión. Se presentaron varias estrategias para la implementación de la decodificación Huffman en una arquitectura GPU. En estas estrategias se hace uso de paquetes con cabeceros. De esta forma, las estrategias usadas permitieron aprovechar la capacidad de cómputo en paralelo de la arquitectura GPU. La estrategia propuesta permite que cada uno de los paquetes pueda ser decodificado de forma independiente por diferentes hilos de la GPU.
dc.description.abstractenglishThe current project is framed within the strategic research program titled “Seismic migration pre-stacked in depth by extrapolation of wave fields using high performance computing for massive data in complex zones”, which it is used to increase the resolution of subsoil’s images and reduce the time of computation of the seismic applications by handling alternative platforms different to the CPUs like the GPUs and the FPGAs. Expanding resolution of seismic images involves increasing the amount of seismic data that needs to be gathered and processed. Use of seismic data compression algorithms is completely necessary since data volume that oil industry requires to process is currently around hundreds of Terabytes. In this project, three entropy coding algorithms (Huffman, Arithmetic and Tunstall) were evaluated for compression of seismic data in a lossy compression scheme composed of three stages: Transformation, Quantization and Coding. Coding stage offers the greatest computational cost. For the first two stages DWT (1D and 2D, with one and two levels of decomposition) and uniform quantification were used. Under this scheme computational performance and compression ratio for each algorithms were determined. The results showed that Huffman coding offers the best overall results, which means that this coding scheme presents a high compression ratio and the best decompression throughput. Several strategies were presented for Huffman decoding implementation in a GPU architecture. These strategies use packets with headers, in such a way that codes at the boundary of the packets are forced to align. In this way, the strategies used let to take advantage of parallel computing capacity of GPU architecture. The proposed strategy allows each packet to be decoded independently by different threads of the GPU.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/36968
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDatos Sísmicos
dc.subjectCompresion
dc.subjectTransformación Wavelet
dc.subjectCuantificación
dc.subjectCodificación
dc.subjectGpu.
dc.subject.keywordSeismic Data
dc.subject.keywordCompression
dc.subject.keywordWavelet Transform
dc.subject.keywordQuantization
dc.subject.keywordCoding
dc.subject.keywordGpu.
dc.titleEvaluación del rendimiento computacional y la ganancia en la compresión al emplear técnicas de codificación aplicadas a trazas sísmicas
dc.title.englishComputational performance evaluation and compression gain by using codification techniques applied to seismic traces
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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