随着计算能力的不断提升,流场数值模拟获取的数据量呈爆炸式增长,但是硬盘等存储介质的I/O速度并没有更进一步的增长,这就导致了大规模模拟数据在后处理和可视化时存在难以避免的滞后性,因此,建立一个能够实时进行流场数值模拟中间过程可视化的系统对模拟过程控制和结果预估有重要的意义。原位可视化是实现这一功能的有效方式,目前已经存在了多种的原位可视化模式,它们的应用场景均有不同,但是都不能很好适合超级计算机上提交工作并等待结果的运行方式,如何开发一整套工具以完成超级计算机上数值模拟的原位可视化并尽可能地提升可视化效率是一个有挑战性的问题。针对该问题,本文设计了一种优化混合模式。在将数值模拟运行过程中产生的内存数据共享到可视化模块时,该模式可以根据不同的数值模拟语言调用不同的原位可视化接口,并完成自动、零拷贝的可视化对象生成。本文设计的原位接口将数值模拟直接共享给可视化模块,并通过模拟数据指针遍历生成可视化对象,避免了重复构造数组的消耗。同时本文提出的基于概率分布的时间特征和空间特征提取方法能够在相同比例的可视化时间内进一步发掘特征数据,实现了保障效率并优先重点的目标。在可视化对象处理上,本文采用VTK对象和渲染方法,并结合图像数据库的相关研究,通过图像数据完成了紧耦合过程到松耦合交互分析的转变。最后本文提出了图像数据的三维重建交互,完善了优化混合模式的交互功能,通过使用适合科学可视化数据的特征匹配方法结合点云重建技术,完成了原位可视化图像结果的交互分析。实验表明,本文提出的混合原位可视化模式能够在提取特征时间和空间的基础上,相对其他数值模拟原位方案时间占比降低了6%到11%。同时本文实验得到了最适合科学模拟数据的特征匹配和筛选方案,并根据这个方案完成了模拟图像数据库的三维重建。