当今社会伴随计算机技术的飞速发展与互联网技术的广泛应用,越来越多的计算技术依托于网络平台上来实现。目前在互联网中,计算机资源成爆炸式增长。为了满足大规模计算能力和海量数据存储与处理的需求,我们依靠网络计算来建立能支持资源共享和集成的虚拟计算环境,这是一种有效的解决方案。本文结合大规模高性能计算的需求,构建适合地震资料处理的虚拟计算环境。研究目的是提高数据处理的效率,充分高效的利用计算资源,使任务透明、方便、高效的进行提交,并且使其快速匹配、高效执行在最优的计算资源中。由于地震资料数据天然的数据可分性,数据之间联系较少。相对来讲一个数据文件一般较大,所以单个文件的处理对计算资源结点的要求是相当高的,要想充分的利用计算资源,必须在研究过程中根据任务和资源属性对其进行划分。精确求解数据划分的最优化过程是较困难的,本文采用了改进的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对其进行划分大小的求解。在划分完成后通过引入层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)对资源与任务进行快速的匹配。经过实验验证,此方案具有较高的执行效率。