深部探测数据集成及高分数值模拟

tinkerpop

针对深部探测数据集成及高分数值模拟，建立以下几个技术层级体系：

1. 基于通用图计算理论，开发分布式、内存化数据结构、相应的多模式并行化执行引擎以及数据移动最小化算法，为地球深部探测大数据的存储、访问、处理、分析提供一体化基础数据架构（GeoGraphDB）。
2. 基于大规模分布式机器学习、压缩感知的数据筛选和降噪技术，实现高精度、全自动化的数据清洗和降噪，利用控制流技术实现数据与模型同时并行(GeoMLlib)。
3. 开展前瞻性基础建模与算法研究，包括：波动问题（声波、地震波、电磁波）高阶快速正演算法，全波形反演、大地电磁反演、位场数据反演的耦合模型，及不同耦合模式下的联合反演算法。 建立地球探测基础算法库(GeoMath)；
4. 综合层次结构网格、层次非结构网格并行计算框架和多数据同化技术建立地球动力学过程中的多物理场耦合数值模拟高性能计算框架(GeoMultiPhy)；
5. 开发适用于地球探测共性计算的领域专门语言体系(GeoDSL)；
6. 最终建立统一的基于分布式图计算框架和非结构网格并行计算的深部探测数据处理、建模和大规模地球动力学数值模拟计算框架(GeoGraphGrid)。