随着石油天然气等能源在当今社会扮演的角色越来越重要,人们对地震勘探技术的重视也达到空前的高度。地震勘探技术是提高油气层勘探准确性的关键,作为地震勘探技术重要环节的剩余静校正对于分析解读油气层分布有着至关重要的作用。由于实际地震资料数据量过于巨大,通过常规串行计算策略求解剩余静校正问题的运算花费时间过长,无法满足日益增长的油气需求,而并行计算在解决大数据量和时间复杂度高的问题上具有明显的优势。围绕着剩余静校正问题的大数据量特点,本文主要研究基于混合并行计算的剩余静校正模块研发和应用,重点研究基于混合并行计算实现的模型下各种剩余静校正方法的实现。本文主要完成的研究工作如下所示:(1)对剩余静校正问题的基础理论进行了研究,分析了剩余静校正的非线性和大数据量特点,借鉴传统的模拟遗传算法的混合策略,改进了混合优化算法,并设计了包括最大能量法、模拟退火法、遗传算法和改进混合优化算法在内的几种优化算法解决剩余静校正问题的基本流程。(2)对并行计算的基础理论进行了深入研究,重点包括了两种基于不同存储结构的并行程序设计模型:MPI和OpenMP并行编程模型的基本设计模式和编程基础等,并对这两种并行编程模型进行简单的程序测试,分析其效率。(3)对如何实现剩余静校正进行了细致分析,深入研究了应用于实际剩余静校正的目标函数选取和模型道构建,以及不同优化方法应用于实际的剩余静校正问题的参数选取和实现步骤,同时在常规串行模型下完成了各个剩余静校正方法的实现,并给出模型数据和实际地震资料对各个不同的剩余静校正方法进行测试,重点分析各个剩余静校正方法取得的效果和效率。(4)结合剩余静校正问题的特点和并行计算基础,设计了基于混合并行计算的剩余静校正实现模型,在该模型下完成了不同最优化方法的剩余静校正,并形成了基于混合并行计算的不同剩余静校正方法的C程序开发模块。给出模型数据和实际地震资料对混合并行计算框架下的各个剩余静校正展开测试,并与常规串行模型下的各个剩余静校正进行效果和效率的比较,体现基于混合并行计算的剩余静校正的优势和特点。